Điểm cuối suy luận chuyên dụng so với điểm cuối suy luận dùng chung để triển khai

Mới đây, chúng tôi đã giới thiệu Nền tảng Ultralytics , một giải pháp toàn diện tích hợp toàn bộ quy trình làm việc về thị giác máy tính vào một nơi duy nhất, từ chuẩn bị tập dữ liệu và huấn luyện mô hình đến suy luận, triển khai và giám sát. 

Được xây dựng dựa trên phản hồi từ cộng đồng thị giác máy tính, nền tảng này được thiết kế để đơn giản hóa từng giai đoạn phát triển bằng cách cung cấp các tính năng tích hợp hỗ trợ toàn bộ vòng đời của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo thị giác.

Ví dụ, sau khi mô hình được huấn luyện , bước tiếp theo là triển khai nó để có thể sử dụng cho việc suy luận và đưa ra dự đoán trong các ứng dụng thực tế. Nền tảng này giúp quá trình này trở nên đơn giản bằng cách cung cấp nhiều tùy chọn triển khai .

Bạn có thể xuất các mô hình để chạy chúng trong môi trường của riêng mình, sử dụng suy luận dùng chung để kiểm tra nhanh hoặc triển khai các điểm cuối chuyên dụng cho các ứng dụng có khả năng mở rộng và sẵn sàng cho môi trường sản xuất. Mỗi tùy chọn triển khai này đều cho phép bạn chạy suy luận AI, nhưng chúng được thiết kế cho các giai đoạn và trường hợp sử dụng khác nhau. 

Việc xuất mô hình cho phép bạn toàn quyền chạy các mô hình trên cơ sở hạ tầng của riêng mình, suy luận chia sẻ giúp việc kiểm tra và thử nghiệm trở nên đơn giản mà không cần thiết lập, và các điểm cuối chuyên dụng được xây dựng cho các khối lượng công việc sản xuất quy mô lớn, đáng tin cậy.

Thoạt nhìn, suy luận chung và các điểm cuối chuyên dụng có vẻ khá giống nhau. Cả hai đều cho phép bạn gửi yêu cầu API đến mô hình của mình và nhận các dự đoán có cấu trúc, giúp dễ dàng tích hợp trí tuệ nhân tạo thị giác vào các ứng dụng.

Tuy nhiên, khi khối lượng công việc của bạn tăng lên và các ứng dụng thị giác máy tính bắt đầu xử lý các yêu cầu suy luận thời gian thực, sự khác biệt giữa các tùy chọn này trở nên quan trọng hơn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn về suy luận dùng chung và điểm cuối chuyên dụng, so sánh chúng, khi nào nên sử dụng từng loại và tại sao điểm cuối chuyên dụng trở thành lựa chọn tốt hơn khi ứng dụng của bạn mở rộng quy mô.

Tổng quan về việc triển khai sử dụng suy luận chia sẻ

Suy luận chia sẻ là một cách đơn giản để chạy suy luận AI trên các mô hình của bạn mà không cần thiết lập bất kỳ cơ sở hạ tầng nào hoặc lo lắng về điều gì. GPU các kiểu dữ liệu, tích hợp khung hoặc cấu hình thời gian chạy. Sau khi mô hình của bạn được huấn luyện hoặc tinh chỉnh, bạn có thể sử dụng nó để đưa ra dự đoán trực tiếp thông qua nền tảng.

Trong cấu hình này, mô hình của bạn chạy trên các tài nguyên điện toán dùng chung, đa người dùng trải rộng trên một vài khu vực cốt lõi, chẳng hạn như Hoa Kỳ, Châu Âu và Châu Á - Thái Bình Dương. Các yêu cầu được tự động định tuyến đến các dịch vụ có sẵn, vì vậy bạn không cần phải cấu hình. GPU các phiên bản hoặc môi trường thời gian chạy. Mọi thứ đều được xử lý tự động, giúp bạn dễ dàng bắt đầu.

Khi sử dụng suy luận chia sẻ, bạn gửi yêu cầu đến mô hình của mình thông qua một REST API sử dụng các công cụ như Python hoặc CLI và nhận đầu ra JSON có cấu trúc, chẳng hạn như các đối tượng được phát hiện, điểm tin cậy và các chi tiết dự đoán khác. Điều này giúp việc kiểm thử mô hình và tích hợp chúng vào ứng dụng trở nên liền mạch.

Vì hệ thống được chia sẻ, nó được thiết kế cho mục đích phát triển, thử nghiệm và sử dụng nhẹ. Nó hoạt động tốt để xác thực các dự đoán và xây dựng các tích hợp ban đầu. Đồng thời, hiệu suất có thể thay đổi tùy thuộc vào tải hệ thống và việc sử dụng bị giới hạn ở mức 20 yêu cầu mỗi phút cho mỗi khóa API, khiến nó kém phù hợp hơn cho các khối lượng công việc sản xuất có thông lượng cao.

Nhìn chung, suy luận chia sẻ phù hợp nhất cho giai đoạn phát triển ban đầu, khi trọng tâm là hiểu và cải thiện mô hình trước khi chuyển sang các ứng dụng quy mô lớn hơn.

Triển khai các mô hình trên toàn cầu bằng cách sử dụng các điểm cuối chuyên dụng.

Các điểm cuối chuyên dụng là các dịch vụ suy luận dành riêng cho một người dùng duy nhất, nơi các mô hình AI thị giác của bạn chạy trên các tài nguyên tính toán riêng biệt. Thay vì chia sẻ cơ sở hạ tầng, mỗi điểm cuối có môi trường chạy riêng với các tài nguyên có thể cấu hình được, chẳng hạn như... CPU và bộ nhớ, giúp bạn kiểm soát hiệu năng tốt hơn.

Khi bạn triển khai một mô hình dưới dạng điểm cuối chuyên dụng, nó sẽ được gán một URL API duy nhất và sử dụng khóa API của bạn để xác thực, giúp dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng. Các điểm cuối này có thể được triển khai trên 43 khu vực toàn cầu , cho phép bạn chạy suy luận gần người dùng hơn và giảm độ trễ.

Một trong những ưu điểm chính là khả năng tự động mở rộng quy mô. Các điểm cuối tự động điều chỉnh dựa trên các yêu cầu đến, mở rộng quy mô để xử lý lưu lượng truy cập cao hơn và thu nhỏ quy mô khi nhu cầu giảm. Với tính năng thu nhỏ về 0 được bật theo mặc định, các điểm cuối có thể tắt khi không hoạt động và khởi động lại khi cần thiết, giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.

Nói cách khác, các điểm cuối chuyên dụng được thiết kế cho khối lượng công việc sản xuất. Chúng cung cấp độ trễ thấp ổn định, thông lượng cao hơn và độ tin cậy cao hơn so với suy luận dùng chung. 

Ngoài ra, các điểm cuối chuyên dụng không có giới hạn tốc độ. Các yêu cầu được gửi trực tiếp đến điểm cuối của bạn, vì vậy lượng lưu lượng truy cập mà bạn có thể xử lý phụ thuộc vào thiết lập và khả năng mở rộng của bạn chứ không phải là các giới hạn cố định.

Ngoài ra, tính năng giám sát tích hợp, nhật ký, kiểm tra trạng thái và hành vi khởi động và vận hành có thể dự đoán được giúp việc sử dụng trở nên dễ dàng hơn. track Hiệu suất được cải thiện và duy trì triển khai ổn định trên tất cả các gói dịch vụ. Trên gói Miễn phí, thời gian khởi động nguội thường mất từ ​​5 đến 45 giây, trong khi các thiết bị đầu cuối trên gói Pro luôn ở trạng thái sẵn sàng, dẫn đến hiệu suất suy luận nhanh hơn và dễ dự đoán hơn.

Nói một cách đơn giản, các điểm cuối chuyên dụng là lý tưởng cho các ứng dụng AI thị giác thời gian thực yêu cầu khả năng suy luận đáng tin cậy, có khả năng mở rộng và hiệu suất cao.

Suy luận dùng chung so với điểm cuối chuyên dụng: Những điểm khác biệt cốt lõi

Dưới đây là so sánh chi tiết hơn giữa suy luận dùng chung và các điểm cuối chuyên dụng:

• Độ trễ: Độ trễ có thể thay đổi trong môi trường chia sẻ do việc chia sẻ tài nguyên, trong khi các điểm cuối chuyên dụng cung cấp phản hồi ổn định hơn với độ trễ thấp.
• Khu vực: Suy luận chung có sẵn ở một vài khu vực (Mỹ, EU, AP ), trong khi đó, các điểm cuối chuyên dụng hỗ trợ triển khai trên 43 khu vực toàn cầu.
• Khả năng mở rộng: Khả năng mở rộng không thể cấu hình trong suy luận dùng chung, trong khi các điểm cuối chuyên dụng tự động mở rộng dựa trên lưu lượng truy cập đến.
• Giới hạn tỷ lệ: Suy luận dùng chung bị giới hạn tỷ lệ (20 yêu cầu hoặc cuộc gọi API mỗi phút cho mỗi khóa API), trong khi các điểm cuối chuyên dụng không có giới hạn tỷ lệ của nền tảng.
• Giá cả: Suy luận dùng chung được bao gồm mà không tính thêm phí cho mục đích thử nghiệm và phát triển, trong khi các điểm cuối chuyên dụng cung cấp khả năng kiểm soát và mở rộng tốt hơn, với mức sử dụng tùy thuộc vào cấu hình tài nguyên và nhu cầu triển khai.

Vì sao các thiết bị đầu cuối chuyên dụng lại tốt hơn cho khối lượng công việc sản xuất

Khi các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang sử dụng thực tế, hiệu năng, khả năng mở rộng và độ tin cậy trở nên vô cùng quan trọng. Đó là lý do tại sao các điểm cuối chuyên dụng mang lại những lợi thế rõ ràng so với suy luận dùng chung.

Với các điểm cuối chuyên dụng, mô hình được huấn luyện trước hoặc mô hình tùy chỉnh của bạn sẽ chạy trên tài nguyên tính toán riêng, do đó hiệu suất không bị ảnh hưởng bởi những người dùng khác. Điều này giúp duy trì độ trễ thấp và ổn định, điều quan trọng đối với các ứng dụng thời gian thực như phân tích video và hệ thống giám sát.

Ví dụ, hãy xem xét một hệ thống phân tích bán lẻ xử lý nguồn cấp dữ liệu camera trực tiếp từ nhiều cửa hàng. Bằng cách triển khai các điểm cuối trên 43 khu vực toàn cầu, quá trình suy luận có thể được thực hiện gần hơn với từng cửa hàng, giảm độ trễ và cải thiện thời gian phản hồi. 

Với suy luận chia sẻ, nơi tài nguyên được dùng chung và khu vực bị giới hạn, hiệu năng có thể thay đổi trong những thời điểm bận rộn.

Các điểm cuối chuyên dụng cũng có thể xử lý lưu lượng truy cập cao hơn và tự động mở rộng quy mô dựa trên nhu cầu. Với tính năng giám sát, ghi nhật ký và kiểm tra trạng thái tích hợp, chúng cung cấp hiệu suất ổn định hơn, rất phù hợp cho các khối lượng công việc AI quy mô lớn và liên tục.

Vai trò của suy luận chung trong quy trình AI thị giác

Khi tìm hiểu sự khác biệt giữa suy luận dùng chung và các điểm cuối chuyên dụng, bạn có thể tự hỏi suy luận dùng chung phù hợp ở đâu trong quy trình làm việc tổng thể của thị giác máy tính.

Hãy cùng xem lại ví dụ về phân tích bán lẻ. Trước khi triển khai giải pháp thị giác máy tính trên nhiều cửa hàng, các nhóm thường cần kiểm tra hiệu suất của giải pháp trên dữ liệu thực tế và tinh chỉnh dựa trên kết quả đó.

Suy luận chia sẻ giúp đơn giản hóa quy trình này bằng cách cho phép bạn gửi hình ảnh mẫu hoặc khung hình video từ camera trong cửa hàng và nhanh chóng xem xét các dự đoán mà không cần thiết lập cơ sở hạ tầng. Điều này đặc biệt hữu ích để kiểm tra hành vi của mô hình, gỡ lỗi các dự đoán không chính xác và xác thực kết quả trong các điều kiện khác nhau, chẳng hạn như thay đổi về ánh sáng hoặc bố cục cửa hàng.

Bằng cách lặp đi lặp lại như vậy, các nhóm có thể cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của mô hình trước khi đưa vào sản xuất. Khi mô hình hoạt động tốt trong các kịch bản thử nghiệm này, nó có thể được triển khai đến các điểm cuối chuyên dụng để sử dụng trong thời gian thực tại nhiều địa điểm khác nhau.

Suy luận chia sẻ cũng có thể hoạt động tốt đối với các ứng dụng có tần suất sử dụng thấp hoặc không thường xuyên. Ví dụ, một cửa hàng bán lẻ nhỏ có thể sử dụng nó để thỉnh thoảng phân tích lưu lượng khách hàng hoặc xem xét hoạt động của khách hàng vào những thời điểm cụ thể, mà không cần triển khai quy mô lớn. Trong những trường hợp này, nó cung cấp một cách đơn giản và tiết kiệm chi phí để chạy suy luận theo yêu cầu.

Các trường hợp sử dụng thực tế của các thiết bị đầu cuối chuyên dụng

Khi các ứng dụng AI vượt ra khỏi giai đoạn thử nghiệm, việc lựa chọn phương thức triển khai bắt đầu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu năng, khả năng mở rộng và trải nghiệm người dùng. Các thiết bị đầu cuối chuyên dụng có thể được sử dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp vì chúng cung cấp hiệu năng ổn định, độ trễ thấp và khả năng xử lý khối lượng công việc quy mô lớn.

Dưới đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến cho thấy cách các điểm cuối chuyên dụng có thể được sử dụng trong các ứng dụng thực tế:

• Phân tích video và bán lẻ : Một chuỗi bán lẻ có thể sử dụng công nghệ thị giác máy tính để track Theo dõi chuyển động của khách hàng, xác định sản phẩm phổ biến và giám sát hoạt động cửa hàng trong thời gian thực. Các điểm cuối chuyên dụng giúp quá trình suy luận diễn ra nhanh chóng và nhất quán trên nhiều địa điểm cửa hàng, ngay cả trong giờ cao điểm.
• Sản xuất và kiểm tra chất lượng: Trên dây chuyền sản xuất, các mô hình có thể... detect Các lỗi hoặc bất thường phát sinh khi sản phẩm di chuyển qua hệ thống. Các điểm cuối chuyên dụng hỗ trợ suy luận liên tục, thời gian thực, giúp các nhóm phát hiện sự cố sớm và duy trì chất lượng sản phẩm mà không làm chậm hoạt động.
• Chăm sóc sức khỏe và hình ảnh y tế: Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và phòng thí nghiệm chẩn đoán có thể dựa vào các mô hình thị giác để phân tích hình ảnh y tế như ảnh chụp X-quang hoặc ảnh quét. Các thiết bị đầu cuối chuyên dụng cung cấp hiệu suất ổn định và đáng tin cậy, điều này rất quan trọng khi xử lý dữ liệu nhạy cảm và các chẩn đoán cần phản hồi nhanh chóng.
• Tự động hóa kho hàng và hậu cần: Các kho hàng lớn thường vận hành nhiều hệ thống giống hệt nhau, chẳng hạn như băng chuyền và dây chuyền phân loại, hoạt động hiệu quả như các bản sao của cùng một thiết lập. Mô hình thị giác máy tính có thể giám sát từng bản sao để... detect Các vấn đề như tắc nghẽn hoặc gói hàng bị định tuyến sai. Các điểm cuối chuyên dụng đảm bảo suy luận nhất quán trên tất cả các bản sao trong thời gian thực.

Chuyển đổi từ suy luận dùng chung sang các điểm cuối chuyên dụng

Một trong những lợi ích chính của Ultralytics Nền tảng này giúp việc chuyển đổi từ suy luận dùng chung sang các điểm cuối chuyên dụng trở nên đơn giản hơn khi ứng dụng của bạn phát triển. Thay vì phải chuyển đổi công cụ hoặc xây dựng lại thiết lập, bạn có thể chuyển sang triển khai sẵn sàng cho môi trường sản xuất trong cùng một môi trường.

Sau khi kiểm thử mô hình của bạn với suy luận chung, việc chuyển sang điểm cuối chuyên dụng là một bước tiếp theo đơn giản. Bạn có thể triển khai cùng một mô hình đến điểm cuối, chọn khu vực và tài nguyên tính toán ưa thích, rồi cập nhật URL điểm cuối trong ứng dụng của mình. Quá trình tích hợp tổng thể vẫn tương tự, vì vậy hầu như không có thay đổi nào trong cách bạn gửi yêu cầu hoặc xử lý phản hồi.

Điều này có nghĩa là bạn có thể mở rộng quy mô từ giai đoạn thử nghiệm sang sản xuất chỉ với vài cú nhấp chuột. Khi khối lượng công việc tăng lên hoặc ứng dụng của bạn yêu cầu hiệu suất ổn định hơn, bạn có thể chuyển sang sử dụng các điểm cuối chuyên dụng mà không làm gián đoạn quy trình làm việc hiện tại.

Để tìm hiểu thêm về việc triển khai mô hình bằng cách sử dụng các điểm cuối chuyên dụng trên Ultralytics Để biết thêm thông tin về nền tảng, hãy xem tài liệu chính thức của Ultralytics Platform .

Những điều cần nhớ

Suy luận dùng chung là điểm khởi đầu tuyệt vời cho việc thử nghiệm và nghiên cứu, nhưng khối lượng công việc sản xuất đòi hỏi tính nhất quán và khả năng mở rộng cao hơn. Khi ứng dụng phát triển, các điểm cuối chuyên dụng cung cấp hiệu năng và độ tin cậy cần thiết để hỗ trợ việc sử dụng thực tế. Điều này khiến chúng trở thành lựa chọn tốt nhất cho hầu hết các triển khai sản xuất.

Hãy tham gia cộng đồng của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về các mô hình thị giác máy tính. Đọc về các ứng dụng như trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp và thị giác máy tính trong robot trên các trang giải pháp của chúng tôi. Xem các tùy chọn cấp phép của chúng tôi và bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo thị giác.