2024 年 7 月 29 日，Hugging Face 宣布推出由 NVIDIA NIM 微服务支持的推理即服务（Inference as a Service）。这个新服务的目标是为开发者提供 AI 模型推理能力。通过采用 NVIDIA 的 DGX Cloud 和 NIM 微服务架构，Hugging Face 在模型推理的速度和效率上有了提升。这让开发者能够更快地进行原型设计和部署 AI 模型。
推理即服务是一种依托云计算的服务模式，旨在为开发者和企业提供 AI 模型推理能力。用户可以将训练好的 AI 模型部署到云端，通过 API 接口进行调用，实现实时推理任务。这种服务的目标是简化 AI 模型的部署和管理过程，降低技术门槛。
推理即服务有以下几个主要功能和特点：
- 推理速度：利用硬件和优化算法，推理即服务能提升 AI 模型的推理速度，满足实时应用需求。
- 模型支持：服务能够支持各种 AI 模型类型，包括自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等，适用于不同应用场景。
- 低延迟和高可用性：通过分布式架构和负载均衡技术，推理即服务提供低延迟和高可用性的保障，确保在高并发环境下运行。
NVIDIA NIM（NVIDIA Inference Microservices）是推理即服务的核心技术之一。NIM 通过将复杂的 AI 模型推理任务分解为多个独立的微服务，实现更高的并行处理能力和更低的延迟。这种架构不仅提升了推理速度，还增强了系统的可扩展性和稳定性。
NIM 微服务架构通过以下几种机制来提升推理速度和效率：
- 并行处理：将推理任务拆分为多个微服务，并行处理不同部分的任务，从而加快整体推理速度。
- 负载均衡：智能负载均衡技术能将推理请求分配到不同的微服务实例，避免单点瓶颈，提升系统响应速度。
- 硬件加速：利用 NVIDIA H100 Tensor Core GPU 等高性能硬件，加速 AI 模型推理过程，进一步提升效率。
NIM 微服务架构具备可扩展性和稳定性：
- 动态扩展：根据实际需求动态调整微服务实例数量，确保高峰期也能运行。
- 容错机制：通过多副本和自动故障转移机制，确保系统在部分节点故障时仍能提供服务。
NVIDIA 的 DGX Cloud 是为 AI 和深度学习任务定制的高性能计算云平台。它提供了计算能力，能处理大规模的 AI 训练和推理任务。DGX Cloud 利用 NVIDIA 的硬件技术，如 H100 和 A100 Tensor Core GPU，确保了计算性能和效率。这些 GPU 专为处理复杂的 AI 模型而优化，提升了模型训练和推理的速度。
DGX Cloud 的另一个特点是其资源管理能力。开发者可以根据需要动态调整计算资源，保证在不同任务和负载下都能获得性能。这种灵活性不仅提高了资源利用率，还降低了运营成本。
NVIDIA 与 Hugging Face 合作推出的推理即服务，利用了 DGX Cloud 的计算能力和资源管理，提升了服务的性能和可靠性。开发者可以在 Hugging Face Hub 上原型化开源 AI 模型，并将其部署到生产环境中。
推理即服务在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用。开发者可以利用预训练的语言模型，如 GPT-4 和 Llama 3.1，进行文本生成、情感分析、机器翻译等任务。这些模型通过推理即服务，可以处理大量文本数据，提供结果。
在计算机视觉领域，推理即服务同样发挥着作用。通过利用预训练的视觉模型，开发者可以实现图像分类、目标检测、图像生成等功能。例如，快手的可灵大模型利用生成式 AI 技术，将静态图像转化为动态视频，并支持视频续写功能。
推荐系统是另一个重要的应用场景。通过推理即服务，开发者可以部署个性化推荐模型，为用户提供内容推荐。这些模型可以分析用户行为数据，生成推荐结果。
推理即服务还在多个行业中得到了应用。在医疗领域，AI 模型可以用于医学影像分析和疾病预测；在金融领域，AI 模型可以用于风险评估和欺诈检测；在制造业，AI 模型可以用于质量检测和预测性维护。通过推理即服务，这些行业可以部署和运行 AI 模型。