Tensorfuse
Tensorfuse是一个无服务器GPU平台，使得在您的自有云基础设施上轻松部署和自动扩展生成式AI模型成为可能。
https://tensorfuse.io/?utm_source=aipure
产品信息
更新于：2024年11月09日
什么是 Tensorfuse
Tensorfuse是一个无服务器GPU计算平台，允许开发者在自有云基础设施上部署和管理大型语言模型（LLMs）和其他生成式AI模型。成立于2023年，并得到Y Combinator的支持，Tensorfuse提供了一种以可扩展和成本效益的方式运行GPU密集型工作负载的解决方案。它支持主要的云提供商如AWS、GCP和Azure，允许用户利用其现有的云信用和基础设施，同时获得AI工作负载的无服务器计算的好处。
Tensorfuse 的主要功能
Tensorfuse 是一个无服务器 GPU 平台，使用户能够在自己的云基础设施上部署和自动扩展生成式 AI 模型。它提供了一个简单的 CLI 接口用于部署，自动根据流量进行扩展，并与 AWS、Azure 和 GCP 等主要云提供商兼容。Tensorfuse 提供了可定制环境、OpenAI 兼容端点和成本效益资源利用等特性，同时确保数据和模型保留在用户的私有云中。
无服务器 GPU 部署: 使用简单的 CLI 接口在自己的云基础设施上部署和自动扩展生成式 AI 模型。
多云兼容性: 支持 AWS、Azure 和 GCP 等主要云提供商，允许跨平台灵活利用计算资源。
可定制环境: 使用简单的 Python 代码描述容器镜像和硬件规格，无需复杂的 YAML 配置。
OpenAI 兼容 API: 提供 OpenAI 兼容端点，便于与现有应用程序和工作流程集成。
私有云部署: 将模型和数据保留在用户的私有云环境中，确保数据隐私和安全。
Tensorfuse 的使用场景
受监管行业的 AI 模型部署: 金融机构或医疗保健提供商可以在自己的基础设施上部署 AI 模型，以遵守数据隐私法规。
可扩展的自然语言处理服务: 提供自然语言处理服务的公司可以轻松扩展其基础设施以满足不同需求，而无需管理服务器。
成本效益的机器学习研究: 研究机构可以根据计算需求高效利用 GPU 资源，通过扩展或缩减来减少闲置时间和成本。
多云 AI 战略: 企业可以为 AI 工作负载实施多云战略，将模型分布在不同的云提供商之间，以实现最佳性能和冗余。
优点
简化了私有云基础设施上 AI 模型的部署和扩展
提供按需付费模式下的成本效益资源利用
通过将模型和数据保留在用户云中，提供数据隐私和安全
缺点
可能需要一定的技术专业知识来设置和配置
仅限于支持的云提供商（AWS、Azure、GCP）
除了云提供商费用外，还有额外的计算管理成本
如何使用 Tensorfuse
连接您的云账户: 将您的云账户（AWS、GCP或Azure）连接到Tensorfuse。Tensorfuse将自动配置资源以管理您的基础设施。
描述您的环境: 使用Python描述您的容器镜像和硬件规格。无需YAML。例如，使用tensorkube.Image指定基础镜像、Python版本、apt包、pip包、环境变量等。
定义模型加载函数: 使用@tensorkube.entrypoint装饰器定义一个将模型加载到GPU上的函数。指定要使用的镜像和GPU类型。
定义推理函数: 使用@tensorkube.function装饰器定义您的推理函数。该函数将处理传入请求并返回预测结果。
部署您的模型: 通过Tensorfuse SDK将您的ML模型部署到您的自有云。您的模型和数据将保留在您的私有云中。
开始使用API: 通过Tensorfuse提供的OpenAI兼容API端点开始使用您的部署。
监控和扩展: Tensorfuse将根据传入流量自动扩展您的部署，从零到数百个GPU工作节点仅需几秒钟。
Tensorfuse 常见问题
Tensorfuse 是一个平台，允许用户在自己的云基础设施上部署和自动扩展生成式 AI 模型。它为 AWS、Azure 和 GCP 等私有云提供无服务器 GPU 计算能力。
Tensorfuse 网站分析
Tensorfuse 流量和排名
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