Проанализировав опыт наших клиентов и открытые данные по рынку, мы пришли к выводу, что 70% компаний используют графические процессоры (GPU) менее чем на 55% их мощности. Часто ресурсы GPU используются неоптимально, например, когда мощные графические процессоры выполняют небольшие задачи. Что можно с этим сделать? Расскажем на вебинаре.
📆 Когда: 22 апреля в 11:00 мск
📍 Где: онлайн
Мы покажем, как можно более эффективно организовать работу с GPU с помощью Evolution ML Inference. Сервис позволяет запускать несколько моделей на одном GPU, автоматически масштабирует ресурсы и сокращает расходы до 70%.
Программа вебинара:
почему Shared GPU выгоднее выделенных ресурсов: расчет экономии на примере реальных проектов;
пошаговый запуск моделей с Hugging Face за несколько кликов;
как избежать переплат: настройка лимитов GPU и мониторинг в реальном времени;
динамическое масштабирование: добавление ресурсов при пиковой нагрузке и отключение в простое.
В результате с помощью сервиса вы сможете развертывать модели без сборки Docker-образа, платить только за фактическое использование ресурсов и сократить время запуска проектов с использованием AI в 3 раза.
Будет полезно дата-сайентистам, DevOps-инженерам и руководителям, которые хотят оптимизировать затраты на ML-инфраструктуру.
