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AI 推理基础设施
Baseten 在高效部署 AI 模型方面面临挑战，这阻碍了其及时提供洞察和服务的能力。为解决此问题，他们采用了 NVIDIA 技术，特别是利用先进的 GPU 能力构建了强大的 AI 推理基础设施。这一战略方法显著提升了模型部署流程，使推理速度提高了高达 90%。因此，Baseten 实现了运营效率 50% 的提升，能够为客户提供更快、更可靠的 AI 驱动解决方案。这一转变不仅优化了内部工作流程，还提升了其在 IT 和平台领域的竞争优势。
冷启动时间
5-10秒
来源披露
LLM 部署推理性能
2X
来源披露
01
业务背景
Baseten 在高效部署 AI 模型方面面临挑战，这阻碍了其及时提供洞察和服务的能力。为解决此问题，他们采用了 NVIDIA 技术，特别是利用先进的 GPU 能力构建了强大的 AI 推理基础设施。这一战略方法显著提升了模型部署流程，使推理速度提高了高达 90%。因此，Baseten 实现了运营效率 50% 的提升，能够为客户提供更快、更可靠的 AI 驱动解决方案。这一转变不仅优化了内部工作流程，还提升了其在 IT 和平台领域的竞争优势。
02
遇到的问题
Baseten 的客户在部署机器学习模型时面临可扩展性、成本效率和专业知识三大挑战：需要动态应对从零星请求到数千次高流量请求的波动，要求基础设施既动态又响应迅速；必须最大化底层 GPU 利用率，在高性能和低成本之间取得平衡；而模型部署需要稀缺且昂贵的专业技能，组织难以获得和维持。
03
AI 解决方案
Baseten 采用 AWS 上的 NVIDIA GPU 加速实例（如搭载 A100 Tensor Core GPU 的 P4d 实例），并整合 NVIDIA TensorRT-LLM 优化推理性能。通过开源 Truss 框架实现模型的自动封装与部署，基础设施可根据流量自动扩缩容，冷启动时间大幅缩短，从而提供高性能、可扩展且成本高效的推理服务。
04
实施结果
冷启动时间：5-10秒（30-60倍加速）
LLM 部署推理性能：2X（2倍提升）
05
风险与边界
未披露
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。