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KServe 提供商在云和数据中心中提供灵活的推理服务
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
NVIDIA NIM与KServe集成，简化企业部署生成式AI。KServe是基于Kubernetes的开源工具包，可自动将AI模型应用于云计算应用。NIM通过API调用，使生成式AI可以像其他大型企业应用程序一样部署。NIM与Canonical、Nutanix和Red Hat等平台集成，扩展了NVIDIA的技术。KServe是Kubernetes的扩展，支持多种AI框架。NVIDIA计划成为KServe的积极贡献者，并在开源软件领域继续贡献。
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关键要点
- NVIDIA NIM与KServe集成，简化企业生成式AI的部署。
- KServe是基于Kubernetes的开源工具包，自动化AI模型的应用。
- NIM通过API调用，使生成式AI可以像其他大型企业应用程序一样部署。
- NIM与Canonical、Nutanix和Red Hat等平台集成，扩展了NVIDIA的技术。
- KServe支持多种AI框架，便于用户在不同模型间切换。
- KServe的“金丝雀发布”功能自动验证和逐步部署更新模型。
- NIM使企业IT管理员能够轻松管理AI模型的性能和效率。
- NIM可在多个企业平台上访问，如Canonical的Charmed KubeFlow和Nutanix GPT-in-a-Box 2.0。
- NVIDIA计划积极参与KServe项目，继续贡献开源软件。
- NVIDIA的NIM API可用于Llama 3 8B或Llama 3 70B LLM模型。
❓
延伸问答
KServe是什么，它的主要功能是什么？
KServe是一个基于Kubernetes的开源工具包，主要用于自动化AI模型的应用，支持多种AI框架。
NVIDIA NIM如何与KServe集成？
NVIDIA NIM通过API调用与KServe集成，使生成式AI的部署变得简单，像其他大型企业应用一样。
KServe的“金丝雀发布”功能有什么作用？
“金丝雀发布”功能可以自动验证和逐步部署更新的模型，确保新版本的稳定性。
NIM如何帮助企业IT管理员管理AI模型？
NIM提供性能和效率的指标，帮助IT管理员轻松管理AI模型，无论是在数据中心还是云服务上。
KServe支持哪些AI框架？
KServe支持PyTorch、Scikit-learn、TensorFlow和XGBoost等多种AI框架。
NVIDIA在KServe项目中的角色是什么？
NVIDIA计划积极参与KServe项目，继续为开源软件贡献技术和支持。
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