1. ¿Qué es MGX?
MGX (Model Graph eXecution) es lanzado por el equipo de AI InfrastructureMarco distribuido de orquestación de modelos de IAse centra en resolver el problema de la colaboración multimodal en escenarios complejos. Conecta modelos LLM (Large Language Models), CV (Computer Vision), modelos de análisis de datos, etc. en un pipeline de razonamiento ejecutable a través de un diseño de flujo de trabajo visual, que es adecuado para el desarrollo de aplicaciones de IA que requieren colaboración multimodal.
2. Funciones básicas y puntos fuertes
- Programación híbrida multimodeloPermite la programación unificada de modelos heterogéneos como GPT-4, Stable Diffusion y PyTorch/Caffe.
- Optimización de la inferencia de baja latenciaAsignación automática de recursos informáticos (CPU/GPU/TPU) para optimizar la eficacia de la transferencia de datos entre modelos.
- Características de la empresa::
- control de versionesSeguimiento de los cambios de versión de modelos y canalizaciones, y soporte de reversión rápida.
- Alarmas del monitorControl en tiempo real de parámetros clave como la latencia de inferencia y la tasa de error.
- aislamiento de privilegios: Derechos de acceso a los recursos por equipo/proyecto.
- Implantación de Cloud EdgeSoporte para clústeres Kubernetes, dispositivos de borde y despliegues de nube híbrida.
3. Escenarios de aplicación
- Mejora inteligente del servicio al cliente: Combinación de modelos LLM (diálogo) + síntesis de voz (TTS) + análisis de sentimientos para crear servicios antropomórficos.
- Sistema de auditoría de contenidosTándem reconocimiento de imágenes (detección de NSFW) + filtrado de texto (palabras sensibles) + modelo de calificación de riesgo.
- control de calidad industrialInspección visual coordinada (reconocimiento de defectos) + análisis de datos (predicción del rendimiento) + modelo de envío de alertas.
4. ¿Cómo se utiliza MGX?
- organizador gráficoArrastre y suelte los nodos del modelo y configure las relaciones de entrada-salida.
- Integración SDKLlamada a pipelines existentes a través de Python/Java API.
- Pasos clave::
- Registre un modelo (cárguelo o conéctese a una API en línea).
- El diseño de un DAG (grafo acíclico dirigido) define el orden de ejecución.
- Sometido a pruebas de estrés y desplegado como servicio RESTful.
5. Ventajas sobre el desarrollo tradicional
Los sistemas multimodelo tradicionales tienen que ocuparse manualmente de la conversión de protocolos, la competencia de recursos y otros problemas; MGX reduce la cantidad de código de integración 70% mediante un marco de orquestación unificado, y cuenta con un mecanismo incorporado de expansión y contracción de la capacidad de recuperación y recuperación ante fallos.
Resumen:
MGX reconstruye el proceso de ingeniería de IA con el concepto de "modelo como servicio", proporciona soluciones listas para usar de construcción de sistemas complejos de IA para los sectores financiero, manufacturero, de Internet y otros, y es una herramienta a nivel de infraestructura para el aterrizaje de aplicaciones de IA multimodales a escala.
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