Вопросы React Frontend Developer

Business Logic слой инкапсулирует правила использования ML-моделей. Он решает, когда и какую модель вызывать. Этот слой не зависит от конкретной реализации inference-сервера. Благодаря этому бизнес-логика остается стабильной при изменении инфраструктуры. Backend становится более читаемым и поддерживаемым.

Triton Inference Server — это сервер для запуска и обслуживания ML-моделей в продакшене. Он предоставляет единый API для разных фреймворков и моделей. Triton умеет эффективно использовать CPU и GPU, батчить запросы и управлять версиями моделей. Это снижает нагрузку на backend и упрощает эксплуатацию ML-сервисов. В продакшене он используется для стабильного и масштабируемого inference.

Inference на CPU проще в эксплуатации и дешевле, но медленнее на больших моделях. GPU обеспечивает высокую производительность за счет параллельных вычислений. Однако GPU дороже и требует дополнительной инфраструктуры. Выбор зависит от модели, нагрузки и требований к задержке. В продакшене часто комбинируют оба подхода.

Backend может выбирать CPU или GPU через маршрутизацию запросов. Он может отправлять запросы на разные inference-эндпоинты. Решение принимается на основе нагрузки, типа модели или сценария использования. Такой подход позволяет гибко управлять ресурсами. В результате повышается стабильность и эффективность системы.

Backend принимает результаты inference и приводит их к удобному для хранения формату. Он агрегирует данные по времени, сущностям или сценариям. Хранение обычно выполняется в базе данных или object storage. Backend также отвечает за идемпотентность и повторную обработку. Это позволяет использовать результаты inference в аналитике и бизнес-логике.