NVIDIA NIM और इन्फरेंस माइक्रोसर्विसेज: एंटरप्राइज स्केल पर AI की तैनाती
11 दिसंबर, 2025 को अपडेट किया गया
दिसंबर 2025 अपडेट: NIM स्टैंडर्ड H100 डिप्लॉयमेंट की तुलना में 2.6x अधिक थ्रूपुट दे रहा है (Llama 3.1 8B पर 1,201 बनाम 613 टोकन/सेकंड)। Cloudera ने 36x परफॉर्मेंस बूस्ट की रिपोर्ट की। NIM 1.4 (दिसंबर 2024) पिछले वर्जन से 2.4x तेज है। DeepSeek-R1 को प्रीव्यू माइक्रोसर्विस के रूप में जोड़ा गया (जनवरी 2025)। सिंगल कंटेनर के माध्यम से 5 मिनट से कम समय में प्रोडक्शन-रेडी AI इन्फरेंस डिप्लॉय करना संभव।
एक बड़े लैंग्वेज मॉडल को डिप्लॉय करने के लिए पहले हफ्तों का इंफ्रास्ट्रक्चर वर्क, कस्टम ऑप्टिमाइजेशन स्क्रिप्ट्स और ML इंजीनियर्स की एक टीम की जरूरत होती थी जो इन्फरेंस ट्यूनिंग की जटिलताओं को समझते थे। NVIDIA ने जून 2024 में यह समीकरण बदल दिया जब कंपनी ने NIM (NVIDIA Inference Microservices) को दुनिया के 28 मिलियन डेवलपर्स के लिए उपलब्ध कराया।[^1] परिणाम? संगठन अब सिंगल कंटेनर का उपयोग करके पांच मिनट से कम समय में प्रोडक्शन-रेडी AI इन्फरेंस डिप्लॉय करते हैं।[^2] AI को ऑपरेशनलाइज करने की दौड़ में लगे एंटरप्राइजेज के लिए, NIM "इन्फरेंस कैसे काम कराएं" से "अपने बिजनेस में इन्फरेंस को कितनी तेजी से स्केल कर सकते हैं" की ओर एक मौलिक बदलाव को दर्शाता है।
आंकड़े खुद बोलते हैं। NIM, Llama 3.1 8B चलाते समय H100 सिस्टम पर स्टैंडर्ड डिप्लॉयमेंट की तुलना में 2.6x अधिक थ्रूपुट देता है, NIM ऑप्टिमाइजेशन के बिना 613 टोकन प्रति सेकंड की तुलना में 1,201 टोकन प्रति सेकंड हासिल करता है।[^3] Cloudera ने अपनी AI इन्फरेंस सर्विस में NIM को इंटीग्रेट करते समय 36x परफॉर्मेंस बूस्ट की रिपोर्ट की।[^4] ये लाभ इसलिए मायने रखते हैं क्योंकि मॉडल्स के प्रोडक्शन में जाने के बाद इन्फरेंस कॉस्ट AI बजट पर हावी हो जाती है, और व्यापक AI इन्फरेंस मार्केट 2024 में पहले ही $97 बिलियन तक पहुंच गया है और 2030 तक $250 बिलियन से अधिक होने का अनुमान है।[^5]
NIM वास्तव में क्या प्रदान करता है
NVIDIA NIM ऑप्टिमाइज्ड इन्फरेंस इंजन, प्री-ट्यून्ड मॉडल कॉन्फिगरेशन और क्लाउड-नेटिव डिप्लॉयमेंट टूलिंग को ऐसे कंटेनर्स में पैकेज करता है जो कहीं भी NVIDIA GPUs ऑपरेट होते हैं वहां चलते हैं। यह प्लेटफॉर्म उस जटिलता को दूर करता है जो पारंपरिक रूप से इन्फरेंस डिप्लॉयमेंट को परेशान करती थी: सही इन्फरेंस इंजन का चयन, बैच साइज को ऑप्टिमाइज करना, मेमोरी एलोकेशन को कॉन्फिगर करना और स्पेसिफिक हार्डवेयर कॉन्फिगरेशन के लिए ट्यूनिंग।[^6]
प्रत्येक NIM कंटेनर NVIDIA के सबसे शक्तिशाली इन्फरेंस सॉफ्टवेयर को बंडल करता है जिसमें Triton Inference Server और TensorRT-LLM शामिल हैं, जो स्पेसिफिक मॉडल आर्किटेक्चर के लिए प्री-कॉन्फिगर्ड हैं।[^7] डेवलपर्स इंडस्ट्री-स्टैंडर्ड APIs के माध्यम से NIM के साथ इंटरैक्ट करते हैं जो सीधे LangChain, LlamaIndex और Haystack जैसे मौजूदा एप्लिकेशन फ्रेमवर्क में फिट हो जाते हैं।[^8] कंटेनर्स OpenAI-कम्पैटिबल एंडपॉइंट्स एक्सपोज करते हैं, जिसका मतलब है कि टीमें एप्लिकेशन कोड को दोबारा लिखे बिना NIM में स्वैप कर सकती हैं।
NIM 1.4 की दिसंबर 2024 रिलीज ने परफॉर्मेंस को आउट-ऑफ-द-बॉक्स इन्फरेंस सुधारों के साथ आगे बढ़ाया जो पिछले वर्जन से 2.4x तेज तक पहुंचे।[^9] NVIDIA के बेंचमार्क दिखाते हैं कि NIM लगातार विभिन्न परिदृश्यों में ओपन-सोर्स इन्फरेंस इंजन को 1.5x से 3.7x तक आउटपरफॉर्म करता है, एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट में आम उच्च कंकरेंसी लेवल पर अंतर और बढ़ता है।[^10]
समर्थित मॉडल और इंफ्रास्ट्रक्चर
NIM उन मॉडल्स को सपोर्ट करता है जो एंटरप्राइजेज वास्तव में डिप्लॉय करते हैं। कैटलॉग में Meta की Llama फैमिली, Mistral वेरिएंट और NVIDIA के अपने Nemotron मॉडल शामिल हैं, जनवरी 2025 में DeepSeek-R1 को प्रीव्यू माइक्रोसर्विस के रूप में जोड़ा गया।[^11] फाइन-ट्यून्ड मॉडल चलाने वाले संगठन उन्हें NIM के मल्टी-LLM कंटेनर के माध्यम से डिप्लॉय करते हैं, जो HuggingFace या NVIDIA NeMo का उपयोग करके ट्रेन किए गए LoRA एडाप्टर को सपोर्ट करता है।[^12]
इंफ्रास्ट्रक्चर फ्लेक्सिबिलिटी एक वास्तविक एंटरप्राइज पेन पॉइंट को संबोधित करती है। NIM, DGX सिस्टम, DGX Cloud, NVIDIA Certified Systems और RTX वर्कस्टेशन पर चलता है।[^13] टीमें वर्कस्टेशन पर प्रोटोटाइप बना सकती हैं, क्लाउड इंस्टेंस पर वैलिडेट कर सकती हैं और अपने इन्फरेंस कोड को बदले बिना ऑन-प्रिमाइसेस डेटा सेंटर में डिप्लॉय कर सकती हैं।
परफॉर्मेंस बेंचमार्क जो मायने रखते हैं
एंटरप्राइज इंफ्रास्ट्रक्चर टीमें दो मेट्रिक्स पर सबसे ज्यादा फोकस करती हैं: कॉस्ट पर टोकन द्वारा मापी गई टोटल कॉस्ट ऑफ ओनरशिप, और टाइम टू फर्स्ट टोकन (TTFT) और इंटर-टोकन लेटेंसी (ITL) द्वारा मापा गया यूजर एक्सपीरियंस।[^14]
थ्रूपुट और लेटेंसी में सुधार
200 कंकरेंट रिक्वेस्ट के साथ सिंगल H100 SXM GPU पर Llama 3.1 8B Instruct चलाते समय, FP8 प्रिसीजन के साथ NIM हासिल करता है:
| मेट्रिक | NIM इनेबल्ड | NIM के बिना | सुधार |
|---|---|---|---|
| थ्रूपुट | 1,201 टोकन/सेकंड | 613 टोकन/सेकंड | 2.6x |
| इंटर-टोकन लेटेंसी | 32ms | 37ms | 13% तेज |
| टाइम टू फर्स्ट टोकन | ऑप्टिमाइज्ड | बेसलाइन | 4x तेज |
2.5x थ्रूपुट सुधार और 4x तेज TTFT सीधे इंफ्रास्ट्रक्चर कॉस्ट सेविंग्स में तब्दील होते हैं।[^15] समान वर्कलोड चलाने के लिए कम GPUs की जरूरत होती है, या मौजूदा GPU फ्लीट काफी अधिक रिक्वेस्ट हैंडल करते हैं।
वास्तविक एंटरप्राइज परिणाम
NIM द्वारा संचालित Cloudera की अक्टूबर 2024 AI Inference सर्विस की घोषणा ने NVIDIA एक्सेलरेटेड कंप्यूटिंग का उपयोग करके 36x LLM परफॉर्मेंस सुधार प्रदर्शित किया।[^16] ये लाभ NIM की रनटाइम रिफाइनमेंट, इंटेलिजेंट मॉडल रिप्रेजेंटेशन और वर्कलोड-स्पेसिफिक ऑप्टिमाइजेशन प्रोफाइल से आते हैं जो एंटरप्राइजेज को अन्यथा आंतरिक रूप से विकसित करने में महीनों लगते।[^17]
प्रोडक्शन एनवायरनमेंट में NIM को डिप्लॉय करना
NVIDIA संगठनात्मक आवश्यकताओं के आधार पर तीन डिप्लॉयमेंट पाथ प्रदान करता है:
API Catalog: टीमें build.nvidia.com पर NVIDIA के API कैटलॉग से सीधे प्री-बिल्ट, ऑप्टिमाइज्ड मॉडल के साथ शुरू करती हैं। डेवलपर्स इंफ्रास्ट्रक्चर प्रोविजन किए बिना इन्फरेंस क्षमताओं का परीक्षण करते हैं।[^18]
NGC Registry: एंटरप्राइजेज अपने इंफ्रास्ट्रक्चर पर डिप्लॉयमेंट के लिए NVIDIA की NGC रजिस्ट्री से NIM कंटेनर डाउनलोड करते हैं। कंटेनर्स में ऑप्टिमाइज्ड इन्फरेंस चलाने के लिए आवश्यक सब कुछ शामिल है।[^19]
Custom Models: मल्टी-LLM कम्पैटिबल NIM कंटेनर HuggingFace मॉडल और लोकली ट्रेन किए गए मॉडल को सपोर्ट करता है, जो संगठनों को NIM के ऑप्टिमाइजेशन बेनिफिट्स के साथ प्रोप्राइटरी या फाइन-ट्यून्ड मॉडल डिप्लॉय करने में सक्षम बनाता है।[^20]
सिक्योरिटी और कंप्लायंस आर्किटेक्चर
AI डिप्लॉय करने वाले एंटरप्राइजेज को सख्त सिक्योरिटी रिक्वायरमेंट्स का सामना करना पड़ता है, और NIM उन्हें सीधे संबोधित करता है। NVIDIA AI Enterprise लाइसेंसिंग एयर-गैप्ड एनवायरनमेंट, प्राइवेट क्लाउड या पूर्णतः ऑन-प्रिमाइसेस इंस्टॉलेशन में ओपन सोर्स मॉडल पर सिक्योरिटी, ट्रस्ट और कंट्रोल बनाए रखते हुए डिप्लॉयमेंट को सक्षम बनाता है।[^21]
NIM डिप्लॉयमेंट के लिए सिक्योरिटी बेस्ट प्रैक्टिसेज स्टैंडर्ड वेब सर्विस आर्किटेक्चर को मिरर करती हैं: TLS टर्मिनेशन कॉन्फिगर करें, प्रॉपर इनग्रेस राउटिंग सेट करें और लोड बैलेंसिंग इम्प्लीमेंट करें।[^22] NVIDIA, NGC-होस्टेड मॉडल के लिए मॉडल सिग्नेचर पब्लिश करता है और एंटरप्राइज सिक्योरिटी सिस्टम के साथ वल्नरेबिलिटी कोरिलेशन के लिए VEX रिकॉर्ड प्रदान करता है।[^23] रोल-बेस्ड एक्सेस कंट्रोल, एन्क्रिप्शन और ऑडिटिंग क्षमताएं रेगुलेटेड इंडस्ट्रीज में कंप्लायंस रिक्वायरमेंट्स को पूरा करती हैं।
Kubernetes-नेटिव ऑपरेशंस
GitHub पर nim-deploy रिपॉजिटरी प्रोडक्शन Kubernetes डिप्लॉयमेंट के लिए रेफरेंस इम्प्लीमेंटेशन प्रदान करती है।[^24] NVIDIA का NIM Operator, Kubernetes क्लस्टर के भीतर LLM NIMs, Text Embedding NIMs और Reranking NIMs के लाइफसाइकल को मैनेज करता है।[^25]
Cisco का FlashStack RAG पाइपलाइन Portworx Enterprise स्टोरेज के साथ Red Hat OpenShift Container Platform पर NIM चलाने वाला एक वैलिडेटेड एंटरप्राइज आर्किटेक्चर प्रदर्शित करता है।[^26] रेफरेंस डिजाइन पर्सिस्टेंट स्टोरेज से GPU शेड्यूलिंग तक पूरे स्टैक को संबोधित करता है।
एंटरप्राइज अडॉप्शन वेव
प्रमुख टेक्नोलॉजी वेंडर्स ने 2024 और 2025 की शुरुआत में NIM को अपने प्लेटफॉर्म में इंटीग्रेट किया, एंटरप्राइज कस्टमर्स के लिए मल्टीपल डिप्लॉयमेंट ऑप्शंस बनाए।
क्लाउड प्रोवाइडर इंटीग्रेशन
AWS, Google Cloud और Microsoft Azure सभी अपने AI प्लेटफॉर्म के माध्यम से NIM ऑफर करते हैं। SageMaker, Google Kubernetes Engine और Azure AI प्रत्येक NIM डिप्लॉयमेंट को सपोर्ट करते हैं, जो एंटरप्राइजेज को इन्फरेंस वर्कलोड कहां चलाना है इसमें फ्लेक्सिबिलिटी देता है।[^27]
Oracle की मार्च 2025 की घोषणा ने NVIDIA AI Enterprise को OCI Console के माध्यम से नेटिवली उपलब्ध कराया, NIM माइक्रोसर्विसेज सहित 160 से अधिक AI टूल्स तक एक्सेस प्रदान किया।[^28] इंटीग्रेशन दर्शाता है कि हाइपरस्केलर्स NIM को एंटरप्राइज AI के लिए आवश्यक इंफ्रास्ट्रक्चर के रूप में कैसे देखते हैं।
प्लेटफॉर्म पार्टनरशिप
Red Hat ने मई 2025 में OpenShift AI पर NIM चलाने के लिए विस्तृत गाइडेंस पब्लिश की।[^29] Nutanix ने NIM को GPT-in-a-Box 2.0 में इंटीग्रेट किया, जो एंटरप्राइजेज को पूरे एंटरप्राइज और एज पर स्केलेबल GenAI एप्लिकेशन बनाने में सक्षम बनाता है।[^30] VMware, Canonical और अन्य इंफ्रास्ट्रक्चर प्रोवाइडर्स भी इसी तरह NIM डिप्लॉयमेंट को सपोर्ट करते हैं।
प्रोडक्शन में एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट
कस्टमर लिस्ट टेक्नोलॉजी इंडस्ट्री की हू'ज हू जैसी है। Lowe's एसोसिएट्स और कस्टमर्स दोनों के लिए एक्सपीरियंस को बेहतर बनाने के लिए NIM-पावर्ड इन्फरेंस माइक्रोसर्विसेज का उपयोग करता है।[^31] Siemens ने शॉप फ्लोर AI वर्कलोड के लिए NIM को ऑपरेशनल टेक्नोलॉजी के साथ इंटीग्रेट किया।[^32] Box, Cohesity, Datastax, Dropbox और NetApp सभी शुरुआती NIM अडॉप्टर्स में दिखाई देते हैं।[^33]
Hippocratic AI, Glean, Kinetica और Redis अपने जेनरेटिव AI इन्फरेंस वर्कलोड को पावर करने के लिए NIM डिप्लॉय करते हैं।[^34] इन कंपनियों ने NIM इसलिए चुना क्योंकि समकक्ष ऑप्टिमाइजेशन क्षमताओं को आंतरिक रूप से बनाने के लिए महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग इन्वेस्टमेंट और निरंतर मेंटेनेंस की आवश्यकता होगी।
जहां फिजिकल इंफ्रास्ट्रक्चर सॉफ्टवेयर ऑप्टिमाइजेशन से मिलता है
NIM इन्फरेंस ऑप्टिमाइजेशन की सॉफ्टवेयर चैलेंज को हल करता है, लेकिन स्केल पर NIM डिप्लॉय करने के लिए फिजिकल इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है जो सॉफ्टवेयर की क्षमताओं से मेल खाता हो। GPU क्लस्टर को NIM द्वारा सक्षम थ्रूपुट को बनाए रखने के लिए उचित पावर डिस्ट्रीब्यूशन, कूलिंग सिस्टम और नेटवर्क आर्किटेक्चर की आवश्यकता होती है।
10,000+ GPU डिप्लॉयमेंट मैनेज करने वाले संगठनों को इंफ्रास्ट्रक्चर कॉम्प्लेक्सिटी का सामना करना पड़ता है जो स्केल के साथ बढ़ती है। Introl के 550 फील्ड इंजीनियर्स का नेटवर्क ठीक उसी हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग डिप्लॉयमेंट में स्पेशलाइज करता है जिसकी NIM-पावर्ड इन्फरेंस को आवश्यकता होती है।[^35] कंपनी ने 9,594% तीन-वर्षीय ग्रोथ के साथ 2025 Inc. 5000 में #14 रैंक हासिल की, जो प्रोफेशनल GPU इंफ्रास्ट्रक्चर सर्विसेज की मांग को दर्शाती है।[^36]
ग्लोबल फुटप्रिंट पर NIM डिप्लॉय करने के लिए मल्टीपल रीजन में कवरेज की आवश्यकता होती है। Introl NAMER, EMEA, APAC और LATAM में 257 लोकेशंस पर ऑपरेट करता है, जहां भी एंटरप्राइजेज को GPU इंफ्रास्ट्रक्चर सपोर्ट की आवश्यकता होती है वहां इंजीनियर्स को पोजिशन करता है।[^37] चाहे संगठन सिंगापुर, फ्रैंकफर्ट या नॉर्दर्न वर्जीनिया में इन्फरेंस चलाएं, फिजिकल इंफ्रास्ट्रक्चर एक्सपर्टीज निर्धारित करती है कि थियोरेटिकल NIM परफॉर्मेंस एक्चुअल प्रोडक्शन थ्रूपुट में तब्दील होती है या नहीं।
सॉफ्टवेयर ऑप्टिमाइजेशन और फिजिकल डिप्लॉयमेंट का इंटरसेक्शन इन्फरेंस वर्कलोड के लिए सबसे ज्यादा मायने रखता है। ट्रेनिंग रन कुछ इंफ्रास्ट्रक्चर इनकंसिस्टेंसी को टोलरेट करते हैं, लेकिन यूजर-फेसिंग एप्लिकेशंस को सर्व करने वाले इन्फरेंस को कंसिस्टेंट लो-लेटेंसी परफॉर्मेंस की मांग होती है। NIM के लिए ऑप्टिमाइज्ड GPU क्लस्टर को प्रॉपर रैक कॉन्फिगरेशन, हाई-बैंडविड्थ GPU-टू-GPU कम्युनिकेशन के लिए रेटेड फाइबर ऑप्टिक कनेक्शन और कूलिंग सिस्टम की आवश्यकता होती है जो सस्टेन्ड इन्फरेंस लोड के तहत थर्मल स्टेबिलिटी बनाए रखते हैं।
Introl 40,000 मील से अधिक फाइबर ऑप्टिक नेटवर्क इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ 100,000 GPUs तक पहुंचने वाले डिप्लॉयमेंट को मैनेज करता है।[^38] सैकड़ों या हजारों GPUs पर NIM डिप्लॉय करने वाले एंटरप्राइजेज के लिए, प्रोफेशनल इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉयमेंट सुनिश्चित करता है कि हार्डवेयर उन लेवल पर परफॉर्म करे जो NIM का सॉफ्टवेयर ऑप्टिमाइजेशन सक्षम करता है।
2025 और उससे आगे के लिए इन्फरेंस इंफ्रास्ट्रक्चर बनाना
NVIDIA NIM क्षमताओं का विस्तार जारी रखता है। जनवरी 2025 ने NVIDIA NeMo Guardrails के माध्यम से AI गार्डरेल्स के लिए नई इन्फरेंस माइक्रोसर्विसेज लाई, जो एंटरप्राइजेज को एजेंटिक AI एप्लिकेशंस की एक्युरेसी, सिक्योरिटी और कंट्रोल में सुधार करने में मदद करती है।[^39] गार्डरेल्स NIMs एक क्रिटिकल एंटरप्राइज रिक्वायरमेंट को संबोधित करते हैं क्योंकि AI एजेंट एक्सपेरिमेंटेशन से प्रोडक्शन में मूव करते हैं।
मार्च 2025 की IBM पार्टनरशिप ने NIM के साथ watsonx इंटीग्रेशन का विस्तार किया और IBM Consulting से AI सर्विसेज पेश कीं जो NVIDIA Blueprints का उपयोग करती हैं।[^40] Synopsys और NVIDIA ने दिसंबर 2024 में एक विस्तारित मल्टी-ईयर पार्टनरशिप की घोषणा की, जिसमें NVIDIA ने Synopsys AgentEngineer को NIM माइक्रोसर्विसेज के साथ कंबाइन करके एजेंटिक AI वर्कफ्लो को आगे बढ़ाने के लिए $2 बिलियन का इन्वेस्टमेंट किया।[^41]
इकोनॉमिक्स ऑप्टिमाइज्ड इन्फरेंस का पक्ष लेती है
AI इन्फरेंस मार्केट बढ़ता है क्योंकि संगठन मॉडल्स को डेवलपमेंट से प्रोडक्शन में ले जाते हैं। MarketsandMarkets ने अनुमान लगाया है कि मार्केट 2030 तक $254.98 बिलियन तक पहुंचेगा, 19.2% CAGR से बढ़ते हुए।[^42] AI इन्फरेंस सर्वर विशेष रूप से 2024 में $24.6 बिलियन से 2034 तक अनुमानित $133.2 बिलियन तक बढ़ते हैं।[^43]
NIM इस वैल्यू को कैप्चर करता है
[अनुवाद के लिए कंटेंट ट्रंकेट किया गया]
