Sistemas de IA Distribuída: guia prático para construir sistemas escaláveis de treinamento, inferência e serving para IA em produção

Aprenda IA distribuída por meio de experiência prática com frameworks de treinamento, engines de inferência e ferramentas de orquestração para construir sistemas prontos para produção de treinamento, inferência e serving para IA moderna em larga escala.
Grátis com seu livro: versão PDF sem DRM + acesso ao Reader de nova geração da Packt* Principais recursos Entenda o hardware de GPU, interconexões de alta velocidade e estratégias de paralelismo Exercícios práticos ao final de cada capítulo Aprenda treinamento distribuído com técnicas otimizadas para uso de recursos Implante inferência de alto desempenho com otimização avançada e gerenciamento de memória Construa stacks de serving em produção com agendadores de tarefas, orquestração e observabilidade Descrição do livro
À medida que os modelos de IA crescem para bilhões e trilhões de parâmetros, sistemas distribuídos se tornam essenciais para treiná-los e servi-los. Muitos recursos cobrem fragmentos desse domínio, mas nenhum oferece um caminho completo do treinamento distribuído à inferência e à implantação em produção. Este livro preenche essa lacuna com exemplos práticos e focados em produção.
Ele começa com estimativa de GPU e memória, preparação de dados e uma visão geral da arquitetura de GPU, interconexões e estratégias centrais de paralelismo. Você aprenderá técnicas de treinamento, incluindo paralelismo de dados para configurações com uma ou várias máquinas, particionamento de parâmetros para escalabilidade com eficiência de memória e métodos para reduzir o uso de memória em modelos grandes.
A próxima seção cobre inferência distribuída e implantação. Você construirá sistemas de alto desempenho usando atenção otimizada, cache, fusão de operadores e designs baseados em roteador. Você fará implantação em agendadores e plataformas de contêiner com orquestração ciente de GPU e montará stacks de produção enfatizando confiabilidade, escalabilidade e observabilidade.
A seção final cobre benchmarking, ajuste de desempenho e tendências como modelos MoE, coordenação edge-cloud e paralelismo avançado. Cada capítulo inclui código testado e orientação de depuração.
Ao final, você será capaz de construir sistemas de IA distribuída que escalam de uma única GPU para grandes clusters. O que você vai aprender Estimar requisitos de memória e computação para treinamento e inferência Entender hardware de GPU, interconexões e estratégias de paralelismo Implementar treinamento distribuído com técnicas paralelas e particionadas Construir sistemas de inferência em produção com batching e gerenciamento de memória Implantar por meio de orquestração de cluster com agendamento otimizado de GPU Criar stacks de serving em produção com roteamento e observabilidade Fazer benchmark de sistemas distribuídos usando metodologias padrão da indústria Explorar tendências emergentes de modelos, estratégias de escalonamento e caminhos futuros Para quem este livro é
Este livro foi desenvolvido para engenheiros de ML, pesquisadores de