Strategie für die Bereitstellung der Produktionsumgebung
Die folgenden Schlüsselelemente müssen berücksichtigt werden, um das Transformers-Modell in Produktion zu bringen:
- HTTP-ServitisierungAPI-Dienste mit den integrierten Befehlszeilen-Tools erstellen
transformers serve --model gpt2 --port 8000
- Containerisierte BereitstellungCUDA-Abhängigkeiten bei der Erstellung von Docker-Images beachten
FROM nvidia/cuda:11.8-base
RUN pip install transformers[torch] - LeistungsüberwachungIntegration von Prometheus-Metriken, um Rückschlüsse auf Latenz und Speichernutzung zu ziehen
Fortgeschrittene Lösung: Für Szenarien mit hoher Parallelität wird empfohlen, ein Framework zur Inferenzoptimierung wie vLLM mit Kubernetes zu verwenden, um eine automatische Skalierung nach oben und unten zu erreichen. Der Befehl transformers-cli test ermöglicht Stresstests.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelTransformers: Open Source Framework für maschinelles Lernen mit Unterstützung für Text-, Bild- und multimodale AufgabenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Transformers-Modell im industriellen Maßstab umsetzen?
