Ein Leitfaden zum Hosten von AI-Inferenzen auf dedizierten Servern und VPS

Die Ausführung von Inferenzmodellen in der Produktion ist ein wichtiger Bestandteil der Bereitstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen im großen Maßstab. Im Gegensatz zur Modellschulung, die auf eine GPU-lastige Infrastruktur angewiesen ist, erfordert die Inferenz in der Regel schnelle CPUs, niedrige Latenzzeiten und eine konstante Leistung. Dies macht dedizierte Server und Hochleistungs-VPS zu attraktiven Alternativen zu öffentlichen Cloud-Plattformen.

In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie Inferenzmodelle effektiv auf einem VPS für KI-Workloads oder einem dedizierten Server für maschinelles Lernen hosten, wobei der Schwerpunkt auf Leistung, Skalierbarkeit und Bandbreitenflexibilität liegt.

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Was ist KI-Inferenz?

Inferenz ist die Phase im Lebenszyklus des maschinellen Lernens, in der ein trainiertes Modell verwendet wird, um Echtzeit-Vorhersagen für neue Daten zu treffen. Dies kann von Bilderkennung und Textklassifizierung bis hin zu Betrugserkennung und Empfehlungssystemen reichen.

Im Gegensatz zum Training, das rechenintensiv und sporadisch ist, ist die Inferenz oft latenzabhängig und kontinuierlich, insbesondere in Produktionsumgebungen.

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Warum einen VPS oder dedizierten Server für Inferenzen verwenden?

Obwohl Cloud-gehostete Inferenzen bequem sein können, entscheiden sich viele Entwickler und Unternehmen für eine selbstverwaltete Infrastruktur, um eine bessere Kontrolle, niedrigere Kosten und eine gleichbleibende Leistung zu erzielen.

1. Dedizierte Berechnungsressourcen

Ein VPS oder dedizierter Server stellt sicher, dass CPU, RAM und Speicher nicht mit anderen Mietern geteilt werden, was für die Aufrechterhaltung konsistenter Antwortzeiten und Betriebszeiten entscheidend ist.

2. Vorhersehbare Kosten mit nicht abgerechneter Bandbreite

Cloud-Dienste werden oft nach Verbrauch abgerechnet, insbesondere bei der Bandbreite. Das Hosting auf einem VPS ohne Bandbreitenbegrenzung für KI-Inferenz ermöglicht Ihnen die Übertragung unbegrenzter Daten zu einem festen monatlichen Preis, was ideal für die Kostenkontrolle bei Anwendungen mit hohem Datenverkehr oder hohem Datenaufkommen ist.

3. Größere Kontrolle über die Bereitstellung

Self-Hosting bietet volle Kontrolle über Betriebssystem, Bibliotheken, Speicher und Zugriffsrichtlinien. Dies kann die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen oder internen Sicherheitsrichtlinien vereinfachen.

4. Geringe Latenz und hoher Durchsatz

KI-Inferenzmodelle müssen unter Umständen Tausende von Vorhersagen pro Sekunde liefern. Netzwerke mit hohem Durchsatz und schnelle E/A sind für die Echtzeitleistung unerlässlich.

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Wichtige Überlegungen zur Infrastruktur

Bei der Wahl eines VPS für KI-Workloads oder eines dedizierten Servers für Inferenzen sollten Sie auf folgende Punkte achten:

CPU-Leistung

Multi-Core-Prozessoren (z. B. AMD EPYC, Intel Xeon) sind ideal für die parallele Verarbeitung, so dass der Server mehrere Inferenzanfragen gleichzeitig bearbeiten kann.

Ausreichender Speicher

Der Speicher sollte so bemessen sein, dass das Modell vollständig in den Arbeitsspeicher geladen werden kann, um eine optimale Geschwindigkeit zu erreichen, insbesondere bei großen Sprach- oder Bildmodellen.

NVMe-SSD-Speicher

Ein schneller Speicher trägt zur Verringerung der Latenz beim Laden von Modellen oder bei der Arbeit mit großen Datensätzen bei. NVMe-Laufwerke bieten deutlich höhere IOPS als SATA-SSDs.

Ungemessene Bandbreite

Inferenzdienste müssen häufig auf globalen Datenverkehr reagieren, Daten streamen oder medienintensive Antworten liefern. Eine hohe Bandbreite ohne Datenobergrenze ist optimal für die Skalierbarkeit und die Benutzerfreundlichkeit.

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Häufige Anwendungsfälle für das Hosting von KI-Inferenzen

• Hosting von REST-APIs für Modellinferenzen
• Bild- oder Objekterkennung an der Grenze
• NLP-Anwendungen in Echtzeit (Chatbots, Textklassifizierer)
• Empfehlungssysteme im elektronischen Handel
• Audio- oder Videoverarbeitung
• Leichtgewichtiger Einsatz von Transformer-Modellen mit ONNX oder TensorRT

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Abschließende Überlegungen: Wann sollte man FDC in Betracht ziehen?

Wenn Sie Modelle einsetzen, die eine konsistente Leistung, einen hohen Durchsatz und eine kosteneffiziente Bandbreite benötigen, kann die Ausführung von Inferenzen auf einem dedizierten Server oder einem nicht gebührenpflichtigen VPS eine solide Grundlage bilden.

Bei FDC bieten wir:

• Ungemessene Bandbreite zum Pauschaltarif
• CPUs mit hoher Kernzahl, optimiert für Inferenzlasten
• Schneller NVMe-Speicher
• Mehrere globale Standorte für geringere Latenzzeiten

Ganz gleich, ob Sie leichtgewichtige Modelle ausführen oder Tausende von Vorhersagen pro Sekunde bereitstellen, unsere Infrastruktur ist so konzipiert, dass sie skalierbares KI-Inferenz-Hosting mit voller Kontrolle und ohne überraschende Rechnungen unterstützt.