Pareton scopre e convalida automaticamente la configurazione di inference più efficiente per il tuo modello AI, risparmiando GPU senza compromettere qualità né SLA.
Oggi quasi tutti i modelli AI hanno una qualità simile.
Il vero vantaggio non sta più nel modello, ma in quanto costa e quanto velocemente risponde.
I team che mettono modelli AI in produzione affrontano un problema reale. Lo spazio delle configurazioni possibili, hardware, quantizzazione, tensor parallel, dimensione dei batch, è enorme e cambia ogni giorno.
Trovare la combinazione ideale a mano richiede tempo, ricerca e denaro.
Pareton risolve questo problema con un ciclo di ottimizzazione continuo.
Il cliente definisce il proprio profilo di produzione, modello, stack e hardware, oltre ai limiti di SLA da rispettare.
I miners inviano piccole patch al motore di inference, come il caching dei prefissi o la regolazione dei batch. Ogni patch viene validata e confrontata con la baseline attuale, sullo stesso hardware.
Se fa risparmiare ore di GPU senza violare lo SLA, diventa la nuova baseline.
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