Kluczowe komponenty
Infrastruktura powinna obsługiwać zarówno systemy internetowe, jak i usługi AI.
- klaster Proxmox
- Kubernetes
- Ekosystem Dockera
- Serwery wnioskowania GPU
- monitorowanie zasobów
- CI/CD do wdrożenia
Infrastruktura
Chmura, DevOps i infrastruktura: serwery, Kubernetes, Docker, CI/CD i wnioskowanie AI
Rozwiązania AI wymagają nie tylko modeli, ale także infrastruktury: serwerów, kontenerów, kolejek zadań, monitorowania, usług wnioskowania i powtarzalnego wdrażania.
DevOpsKubernetesDokerProxmoxWnioskowanie z GPU
Kontekst
Infrastruktura jako baza dla projektów AI
Laboratorium posiada własną infrastrukturę obliczeniową i wykorzystuje ją do zadań dydaktycznych, badawczych i stosowanych. Pomaga to weryfikować hipotezy i szybciej wdrażać prototypy.
Podejście DevOps jest ważne w każdym poważnym projekcie: kod powinien działać spójnie w środowiskach testowych i produkcyjnych, a błędy powinny być widoczne poprzez monitorowanie.
Dlaczego to ma znaczenie
Infrastruktura serwerowa umożliwia uruchamianie modeli, interfejsów API, baz danych, kolejek, środowisk analitycznych i edukacyjnych bez uzależnienia od jednego komputera lokalnego.
Niezawodność
Poważne systemy wymagają kopii zapasowych, rejestrowania, kontroli obciążenia, uporządkowanych aktualizacji i zrozumienia, które usługi są krytyczne.
Powiązane prace
Projekty i badania laboratorium
Badania System rozpoznawania narzędzi chirurgicznych dla szpitala St. Panteleimon W laboratorium zbadano i opracowano komputerowy system wizyjny oparty na kamerach, służący do rozpoznawania, szkolenia i cyfrowego katalogowania tysięcy narzędzi chirurgicznych.
Badania Badania i rozwój systemu CRM dla szpitala Unbroken W laboratorium zbadano i opracowano demonstracyjny system CRM dla placówki medycznej: pacjenci, personel, oddziały, zadania, diagnozy NK 025:2021, raporty PDF, uprawnienia i logi audytów.
FAQ
Pytania często zadawane przez partnerów
Dlaczego projekty AI potrzebują serwerów GPU?
Procesory graficzne przyspieszają uczenie modeli i wnioskowanie na potrzeby wizji komputerowej, NLP i innych scenariuszy uczenia maszynowego, w których procesory mogą być zbyt wolne.
Czy Kubernetes jest zawsze wymagany?
Nie. Kubernetes jest przydatny w wielu usługach, skalowaniu i stabilnym wdrażaniu. W przypadku małych prototypów wystarczy Docker Compose lub prostsza konfiguracja.
Czy można prosić o zasoby do zadań edukacyjnych?
Tak, w przypadku zadań edukacyjnych studenci mogą kontaktować się z laboratorium w sprawie celu, czasu użytkowania i zapotrzebowania na zasoby procesora lub karty graficznej.
Współpraca
Masz zadanie w tym obszarze?
Laboratorium jest gotowe omawiać badania, prototypy i projekty niekomercyjne z uniwersytetami, laboratoriami, firmami, szpitalami i instytucjami publicznymi.