Векторный поиск: деплой без GPU на Triton Inference Server

Статья посвящена практическим аспектам развертывания моделей машинного обучения для задач векторного поиска. Автор рассматривает процесс деплоя модели в промышленную среду с использованием Triton Inference Server в условиях отсутствия графических ускорителей (GPU). В материале подробно описываются этапы подготовки модели, оптимизация производительности для работы на CPU и интеграция решения в инфраструктуру сервиса. Основное внимание уделено преодолению технических ограничений при масштабировании ML-решений, что позволяет эффективно использовать ресурсы без необходимости закупки дорогостоящего оборудования. Статья будет полезна ML-инженерам и DevOps-специалистам, сталкивающимся с задачами внедрения моделей в продакшн и оптимизации затрат на вычислительные мощности.