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2022.4
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Automation Suite インストール ガイド
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AI Center に関する考慮事項

完全なプラットフォーム要件の一部であるコア サービス要件に加えて、AI Center では、実行またはトレーニングするモデルに応じて追加のリソースが必要です。必要な GPU ハードウェア世代と互換性のある NVIDIA ドライバーについて詳しくは、「 相互運用性マトリクス」をご覧ください。

注:

The following table describes the additional resources AI Center needs.

この表では、すべてのサーバー ノードにデータ ディスクが必要です。これは、エージェント ノードでは不要です。

使用 CPU RAM (GiB) GPU ディスク (GiB)

サービング (ML スキル、1 つのレプリカ) の最小要件

0.6

2

0

  • rancher パーティションに 20 GiB

トレーニング (パイプライン) の最小要件

1

4

0

  • rancher パーティションに 20 GiB
  • 最小 51 GiB の AI Center ディスク パーティション (105 GiB を推奨)

DU モデルのサービング (ML スキル、1 つのレプリカ)

1

4

0

  • rancher パーティションに 20 GiB

DU モデルのトレーニング

2

24

強く推奨

  • rancher パーティションに 20 GiB
  • 最小 51 GiB のデータ ディスク (105 GiB を推奨)
注:

次の表で、AI Center の小規模および平均的な実装に必要なリソースについて説明します。これらの数は一般的な指針です。

この表では、すべてのサーバー ノードにデータ ディスクが必要です。これは、エージェント ノードでは不要です。

使用 CPU RAM (GiB) GPU ディスク (GiB)

小規模な実装:

  • 3 モデルのサービング
  • 1 つの同時パイプライン

4

32

0

  • 80 GiB on the rancher partition1
  • 105 Data Disk 2

平均的な実装:

  • 5 モデルのサービング
  • 2 つの同時パイプライン
  • DU モデルのトレーニング

8

52

強く推奨

  • 160 GiB on the rancher partition3
  • 315 Data Disk 4

1 (3 skills +1 pipeline) * 20 GiB on the rancher partition = 80 GiB on the rancher partition

2 1 pipeline * 105GiB = 105 Data disk

3 (5 skills + 2 pipeline + 1 DU pipeline) * 20 GiB on the rancher partition = 160 GiB on the rancher partition

4 (2 pipeline + 1 DU pipeline) * 105GiB = 315 Data disk

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