Чем inference отличается от training?

Inference (инференс) — это запуск уже обученной модели для получения результатов: генерация текста, распознавание изображений, рекомендации. В отличие от training, здесь критичны задержка (latency) и пропускная способность (throughput), а не максимальный VRAM.

Для inference важен баланс: достаточно памяти для загрузки модели + максимальная скорость обработки batch-запросов. Оптимизации: TensorRT, vLLM, Triton Inference Server — все поддерживаются на наших серверах.

• H100 80GB — максимальная производительность для LLM inference
• A100 80GB — оптимальное соотношение цена/скорость для production
• L40S 48GB — универсальное решение для мультимодальных моделей

Batch size и параллелизм: все конфигурации поддерживают dynamic batching, continuous batching и pipeline parallelism для максимальной утилизации GPU при inference нагрузках.