5 min de leitura - 13 de maio de 2025
Está a executar modelos de IA na produção? Saiba como os servidores dedicados e o alojamento VPS não medido fornecem uma infraestrutura económica para cargas de trabalho de inferência em tempo real.
A execução de modelos de inferência em produção é uma parte essencial do fornecimento de aplicações de aprendizagem automática em escala. Ao contrário do treino de modelos, que depende de uma infraestrutura com muita GPU, a inferência requer normalmente CPUs rápidas, baixa latência e desempenho consistente. Isso torna os servidores dedicados e os VPS de alto desempenho alternativas atraentes para as plataformas de nuvem pública.
Neste guia, exploramos como hospedar modelos de inferência de forma eficaz em um VPS para cargas de trabalho de IA ou em um servidor dedicado para aprendizado de máquina, com foco no desempenho, na escalabilidade e na flexibilidade da largura de banda.
A inferência é a fase do ciclo de vida da aprendizagem automática em que um modelo treinado é utilizado para fazer previsões em tempo real sobre novos dados. Isto pode variar desde o reconhecimento de imagens e classificação de texto até à deteção de fraudes e sistemas de recomendação.
Ao contrário da formação, que é intensiva em termos de computação e esporádica, a inferência é frequentemente sensível à latência e contínua, especialmente em ambientes de produção.
Embora a inferência alojada na nuvem possa ser conveniente, muitos programadores e empresas estão a recorrer a infra-estruturas autogeridas para obterem um melhor controlo, custos mais baixos e um desempenho consistente.
Um VPS ou um servidor dedicado garante que a CPU, a RAM e o armazenamento não são partilhados com outros inquilinos, o que é essencial para manter tempos de resposta e tempo de atividade consistentes.
Os serviços em nuvem geralmente cobram com base no uso, especialmente a largura de banda. O alojamento num VPS não medido para inferência de IA permite-lhe transferir dados ilimitados a um custo mensal fixo, o que é ideal para o controlo de custos em aplicações de elevado tráfego ou com muitos dados.
A auto-hospedagem oferece controlo total sobre o SO, as bibliotecas, o armazenamento e as políticas de acesso. Isto pode simplificar a conformidade com regulamentos de proteção de dados ou políticas de segurança internas.
Os modelos de inferência de IA podem precisar de servir milhares de previsões por segundo. A rede de alto rendimento e a E/S rápida são essenciais para o desempenho em tempo real.
Ao escolher um VPS para cargas de trabalho de IA ou um servidor dedicado para inferência, eis o que procurar:
Os processadores multi-core (por exemplo, AMD EPYC, Intel Xeon) são ideais para o processamento paralelo, permitindo que o servidor processe vários pedidos de inferência em simultâneo.
A memória deve ser dimensionada para carregar o modelo totalmente na RAM para uma velocidade ideal, especialmente para modelos de linguagem ou imagem grandes.
O armazenamento rápido ajuda a reduzir a latência ao carregar modelos ou trabalhar com grandes conjuntos de dados. As unidades NVMe oferecem IOPS significativamente mais altos do que os SSDs SATA.
Os serviços de inferência precisam frequentemente de responder ao tráfego global, transmitir dados ou fornecer respostas ricas em multimédia. A largura de banda elevada sem limite de dados é ideal para a escalabilidade e a experiência do utilizador.
Se estiver a implementar modelos que necessitem de um desempenho consistente, de um elevado rendimento e de uma largura de banda económica, a execução da inferência num servidor dedicado ou num VPS não medido pode proporcionar uma base sólida.
Na FDC, oferecemos:
Quer você esteja executando modelos leves ou atendendo a milhares de previsões por segundo, nossa infraestrutura foi criada para oferecer suporte à hospedagem de inferência de IA escalonável com controle total e sem contas surpresa.
Distribua o tráfego do site entre servidores VPS em vários locais usando o NGINX. Saiba como configurar o balanceamento de carga, evitar pontos únicos de falha e melhorar o desempenho.
5 min de leitura - 15 de maio de 2025
5 min de leitura - 13 de maio de 2025
