构建Node.js 服务并将其部署到 Cloud Run 查看Web 服务支持的语言的完整列表 AI 推理工作负载 教程、快速入门和实验 使用Cloud Run GPU 托管 LLM 在Cloud Run 上使用您选择的 LLM(包括 Llama 3.1、Mistral 和 Gemma 2)执行实时 AI 推断。同时也非常适合计算密集型应用,如图像识别、视频转码和流式传输。
Google Cloud Run 是一种无服务器计算平台,允许用户运行容器化的应用程序。它主要设计用于处理HTTP请求,并且目前主要支持CPU资源。至于是否会支持GPU/TPU,这取决于Google Cloud的战略规划和产品路线图。 基础概念 GPU(图形处理器):最初设计用于加速图形渲染,但现在广泛用于并行计算任务,如深度学习、高性能计算(HPC...
Ollama 借助 Google Cloud Run GPU 从本地转向云端! - 按秒计费 - 不使用时缩放至零 - 快速启动 - 按需实例 注册预览:g.co/cloudrun/gpu
除了Cloud Run 之外,NVIDIA NIM 还可以部署在不同的 Google Cloud 服务中,包括 Google Kubernetes Engine (GKE) 或 Google Compute Engine (GCE),让您选择构建和部署 AI 应用程序所需的抽象级别。 借助NVIDIA L4 在 Google Cloud Run 上部署 Llama3-8B-Instruct NIM 微服务 以下是如何使用 NIM 在 NVIDIA L4 ...
NVIDIA L4 Tensor Core GPU的 Cloud Run 支持标志着其与之前仅使用 CPU 的产品相比实现了重大的飞跃。 NVIDIA L4 GPU针对包括推荐系统、基于语音的AI助手、生成式AI、视觉搜索和联系中心自动化等多种AI应用的大规模推理进行了优化,可以提供出色的个性化体验。与CPU解决方案...
Cloud Run 现在拥有 Gemma 2（Gemini 的开源版本）和 Llama 3.1。L4 GPU 也是新增功能，可用于对开源模型进行推理。亚马逊的 Bedrock 提供了各种封闭和开源大型语言模型。它在其EC2 G6 实例中提供了 L4 芯片和较旧的 AMD x86 芯片。由于兼容性问题，亚马逊仍然没有将 GPU 与其自主研发的 Graviton 芯片配对。与...
开发人员可以登录 Google 的Cloud Run,将 Ollama 加载到容器中,启动开源大型语言模型(例如 Google 的 Gemma 2 或 Meta 的 Llama 3.1),指向 L4 GPU,然后开始进行推理。具体说明如下。 最终服务于开源社区 Google 终于有了一个完整的硬件和软件包,开源开发人员可以使用它从开源模型创建应用程序。
Google Cloud比Linux多一步,需要自己创建VM。创建完VM后使用的虚拟环境就和Linux的一样啦,所以这里主要介绍如何创建VM。 进入到相应的项目 —> 创建VM实例 VM实例配置 选择GPU的类型和数量:我选择的是4个T4 下滑在【 管理、安全、磁盘、网络、单独租用】的下拉项中,选择抢占式VM,用上这个可以用抢占式GPU,比较省...
Cloud Run 内の NVIDIA GPU にバックアップされたパワーにより、ユーザーはインフラストラクチャ管理を抽象化するサーバーレス環境で、NIM を活用してパフォーマンスを最適化し、生成 AI モデルの本番環境へのデプロイを高速化することができます。 詳細を見る 動的ワークロードスケジュー...
Get easy access toNVIDIA GPU capacityon Google Cloud for short-duration workloads like AI training, fine-tuning, and experimentation using Dynamic Workload Scheduler. Withflexible schedulingand atomic provisioning, users can get access to the compute resources they need within services like GKE, Vertex...