隨著聊天機器人和內容創建等許多應用越來越多地使用大型語言模型（LLM），了解擴展和優化推理系統的過程非常重要，以便就 LLM 推理的硬件和資源做出明智的決策。
在接下來的一場演講中，NVIDIA 的高級深度學習解決方案架構師Dmitry Mironov 和 Sergio Perez 將指導您了解 LLM 推理規模的關鍵方面。他們分享了他們的專業知識、最佳實踐和技巧，并將指導您如何高效地處理部署和優化 LLM 推理項目的復雜性。
請閱讀會議的 PDF，同時了解如何通過了解 LLM 推理規模中的關鍵指標為您的 AI 項目選擇正確的路徑。探索如何準確確定硬件和資源的規模、優化性能和成本，以及選擇最佳的部署策略，不論是在本地還是在云端。
您還將介紹NVIDIA NeMo推理規模計算器（使用此NIM進行LLM基準測試指南復制）和NVIDIA Triton性能分析器等高級工具，使您能夠測量、模擬和改進LLM推理系統。
通過應用他們的實用指南并提高您的技術技能組合，您將能夠更好地應對具有挑戰性的 AI 部署場景，并在 AI 計劃中取得成功。
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此內容的一部分是在生成式 AI 和 LLMs 的幫助下制作的。它經過了仔細審查，并由 NVIDIA 技術博客團隊編輯，以確保精準性、準確性和質量。
