
Применение ИИ в бизнесе: Практические решения и ценность
Проблема:
Инференция — это процесс применения обученной модели ИИ к новым данным, который является фундаментальным шагом во многих приложениях ИИ. Однако с увеличением сложности и масштаба применения ИИ традиционные стеки инференции сталкиваются с проблемами высокой задержки, неэффективного использования ресурсов и ограниченной масштабируемости на различных устройствах.
Решение:
Команда исследователей из ZML AI разработала ZML — высокопроизводительный стек инференции, который предлагает гибкое, независимое от аппаратного обеспечения и производственно готовое решение, сосредотачиваясь на скорости, масштабируемости и оптимизации аппаратных средств. ZML использует MLIR для создания оптимизированных моделей ИИ, способных эффективно работать на различных аппаратных архитектурах. Этот стек написан на языке программирования Zig, известном своей производительностью и безопасностью, что делает его более надежным и безопасным, чем традиционные решения.
Ценность:
ZML предлагает гибкое, эффективное и масштабируемое решение для развертывания моделей ИИ в производственных средах. Он значительно снижает задержку инференции, увеличивает пропускную способность и оптимизирует использование ресурсов, что делает его подходящим для задач ИИ в реальном времени и масштабных развертываний.
Заключение:
ZML решает проблему неэффективности инференции ИИ, предлагая гибкое, независимое от аппаратного обеспечения и высокопроизводительное решение. Этот стек успешно комбинирует компиляцию на основе MLIR, оптимизацию памяти и аппаратное ускорение для достижения более быстрой, масштабируемой и эффективной работы моделей ИИ.