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水平与垂直缩放|哪种策略适合您的AI工作负载？
了解GPU群集以及它们如何显着加速复杂的AI工作负载，包括模型培训，微调和实时推断。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能水平与垂直缩放：您应该选择哪种策略？
简介
缩放AI工作负载不再是可选的 - 在一个世界上，用户期望和数据量正在加速的世界中，这是必要的。无论您是在边缘部署计算机视觉模型还是在云中编排大型语言模型，都必须确保基础架构可以无缝增长。垂直缩放（扩大规模）和水平缩放（缩放）是扩展的两种经典策略，但是许多工程团队都难以确定哪种方法更适合他们的需求。作为AI的市场领导者，Clarifai经常与客户合作，他们问：“我们应该如何在不破坏银行或牺牲绩效的情况下有效地扩展AI模型？”
缩放AI工作负载不再是可选的 - 在一个世界上，用户期望和数据量正在加速的世界中，这是必要的。 垂直缩放（缩放）和水平缩放（缩放）是扩展的两种经典策略 Clarifai “我们应该如何在不破坏银行或牺牲绩效的情况下有效地扩展AI模型？”本综合指南解释了垂直和水平缩放之间的根本差异，突出了它们的优势和局限性，并探讨了混合策略以帮助您做出明智的决定。我们将整合学术研究，行业最佳实践和现实世界案例研究的见解，我们将重点介绍Clarifai的计算编排，模型推断以及本地跑步者如何支持您的扩展旅程。
本综合指南解释了垂直和水平缩放之间的根本差异，突出了它们的优势和局限性，并探索了混合策略 Clarifai的计算编排，模型推理和本地跑步者