Google Cloud ha publicado una entrada de blog que analiza las mejores prácticas para la carga de datos para la inferencia de IA/ML en GKE. A medida que los modelos de IA aumentan en sofisticación, se necesitan datos de modelos cada vez más grandes para servirlos. Cargar los modelos y las ponderaciones junto con los marcos necesarios para servirlos para la inferencia puede agregar segundos o incluso minutos de retraso de escalado, lo que afecta tanto los costos como la experiencia del usuario final. Este blog explora técnicas para acelerar la carga de datos tanto para contenedores de servicio de inferencia como para la descarga de modelos + ponderaciones, para que pueda acelerar el tiempo total de carga de su carga de trabajo de inferencia de IA/ML en Google Kubernetes Engine (GKE).