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Tensorfuse est une plateforme GPU sans serveur qui permet un déploiement facile et un auto-scaling des modèles d'IA générative sur votre propre infrastructure cloud.
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Qu'est-ce que Tensorfuse
Fonctionnalités de Tensorfuse et cas d'utilisation

Comment utiliser Tensorfuse

Connectez votre compte cloud: Connectez votre compte cloud (AWS, GCP ou Azure) à Tensorfuse. Tensorfuse provisionnera automatiquement les ressources pour gérer votre infrastructure.
Décrivez votre environnement: Utilisez Python pour décrire vos images de conteneur et vos spécifications matérielles. Aucun YAML requis. Par exemple, utilisez tensorkube.Image pour spécifier l'image de base, la version de Python, les paquets apt, les paquets pip, les variables d'environnement, etc.
Définissez votre fonction de chargement de modèle: Utilisez le décorateur @tensorkube.entrypoint pour définir une fonction qui charge votre modèle sur le GPU. Spécifiez l'image et le type de GPU à utiliser.
Définissez votre fonction d'inférence: Utilisez le décorateur @tensorkube.function pour définir votre fonction d'inférence. Cette fonction traitera les demandes entrantes et renverra des prédictions.
Déployez votre modèle: Déployez votre modèle ML sur votre propre cloud via le SDK Tensorfuse. Votre modèle et vos données resteront dans votre cloud privé.
Commencez à utiliser l'API: Commencez à utiliser votre déploiement via un point de terminaison API compatible avec OpenAI fourni par Tensorfuse.
Surveillez et scalez: Tensorfuse va automatiquement scaler votre déploiement en réponse au trafic entrant, de zéro à des centaines de travailleurs GPU en quelques secondes.

FAQ de Tensorfuse

Tensorfuse est une plateforme qui permet aux utilisateurs de déployer et de faire évoluer automatiquement des modèles d'IA générative sur leur propre infrastructure cloud. Elle offre des capacités de calcul GPU sans serveur sur des clouds privés comme AWS, Azure et GCP.

Tendances du trafic mensuel de Tensorfuse

Tensorfuse a reçu 9.8k visites le mois dernier, démontrant une Baisse significative de -63.4%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
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