Scalabilità dei Workload AI e Pianificazione dell’Infrastruttura

Progetta sistemi di formazione distribuita per modelli AI su larga scala. Definisci strategie di parallelismo dei dati, dei tensori e delle pipeline per cluster GPU multi-nodo che eseguono LLM e modelli foundation.

Costruisci stack di osservabilità per carichi di lavoro di training e inferenza AI. Monitora l'utilizzo della GPU, le curve di perdita del training, la latenza di inferenza e il drift del modello con metriche e alerting progettati appositamente.

Riduci i costi dell'infrastruttura AI senza sacrificare le prestazioni del modello. Ottimizza la spesa per GPU, le strategie per le istanze spot e i compromessi tra calcolo e archiviazione per carichi di lavoro di training e inferenza.

Progetta sistemi di autoscaling per il serving di modelli AI in grado di gestire picchi di traffico senza eccessivo provisioning. Configura HPA, KEDA e policy di scaling personalizzate per GPU in produzione.

Scala le pipeline MLOps per carichi di lavoro AI ad alto volume. Progetta pipeline di training, feature store, model registry e sistemi CI/CD che gestiscono la crescente complessità dei modelli e il volume dei dati.

Ottimizza l'inferenza dei LLM per throughput, latenza e costo su larga scala. Configura vLLM, TensorRT-LLM e strategie di batching per deployment AI in produzione.

Elimina i colli di bottiglia nelle pipeline di dati che affamano i job di training GPU. Ottimizza il caricamento dei dati, la pre-elaborazione, l'I/O di archiviazione e le pipeline di streaming per massimizzare l'utilizzo della GPU durante il training AI.

Pianifica la capacità del cluster GPU per carichi di lavoro di training e inferenza AI. Ottimizza il numero di nodi, gli interconnessioni e i requisiti di memoria per infrastrutture LLM e deep learning.

Pianifica ed esegui migrazioni di carichi di lavoro AI tra provider cloud o da infrastrutture on-premises al cloud. Riduci al minimo i tempi di inattività, controlla i costi e preserva le prestazioni del modello durante transizioni infrastrutturali complesse.

Configura e scala Kubernetes per carichi di lavoro AI accelerati da GPU. Padroneggia l'affinità dei nodi, l'allocazione delle risorse GPU, i plugin dei dispositivi NVIDIA e la gestione di cluster AI multi-tenant.