Google Cloud a publié un article de blog sur les meilleures pratiques pour le chargement des données pour l'inférence IA/ML sur GKE. À mesure que les modèles d'IA gagnent en sophistication, des données de modèle de plus en plus volumineuses sont nécessaires pour les servir. Le chargement des modèles et des poids ainsi que des frameworks nécessaires pour les servir pour l'inférence peut ajouter des secondes, voire des minutes, de délai de mise à l'échelle, ce qui a un impact sur les coûts et l'expérience de l'utilisateur final. Ce blog explore des techniques pour accélérer le chargement des données pour les conteneurs de service d'inférence et le téléchargement des modèles + poids, afin que vous puissiez accélérer le temps total de chargement de votre charge de travail d'inférence IA/ML sur Google Kubernetes Engine (GKE).