Tensorfuse Come Usare
Tensorfuse è una piattaforma GPU serverless che consente una facile distribuzione e auto-scaling di modelli di IA generativa sulla propria infrastruttura cloud.
Visualizza AltroCome usare Tensorfuse
Collega il tuo account cloud: Collega il tuo account cloud (AWS, GCP o Azure) a Tensorfuse. Tensorfuse provvederà automaticamente alle risorse per gestire la tua infrastruttura.
Descrivi il tuo ambiente: Utilizza Python per descrivere le tue immagini dei container e le specifiche hardware. Non è richiesto YAML. Ad esempio, utilizza tensorkube.Image per specificare l'immagine di base, la versione di Python, i pacchetti apt, i pacchetti pip, le variabili d'ambiente, ecc.
Definisci la tua funzione di caricamento del modello: Utilizza il decoratore @tensorkube.entrypoint per definire una funzione che carica il tuo modello sulla GPU. Specifica l'immagine e il tipo di GPU da utilizzare.
Definisci la tua funzione di inferenza: Utilizza il decoratore @tensorkube.function per definire la tua funzione di inferenza. Questa funzione gestirà le richieste in arrivo e restituirà le previsioni.
Distribuisci il tuo modello: Distribuisci il tuo modello ML sul tuo cloud tramite il Tensorfuse SDK. Il tuo modello e i dati rimarranno all'interno del tuo cloud privato.
Inizia a utilizzare l'API: Inizia a utilizzare il tuo deployment tramite un endpoint API compatibile con OpenAI fornito da Tensorfuse.
Monitora e scala: Tensorfuse scalerà automaticamente il tuo deployment in risposta al traffico in arrivo, da zero a centinaia di lavoratori GPU in pochi secondi.
FAQ di Tensorfuse
Tensorfuse è una piattaforma che consente agli utenti di implementare e scalare automaticamente modelli di intelligenza artificiale generativa sulla propria infrastruttura cloud. Fornisce capacità di calcolo GPU senza server su cloud privati come AWS, Azure e GCP.
Tendenze del traffico mensile di Tensorfuse
Tensorfuse ha ricevuto 26.9k visite il mese scorso, dimostrando un Crescita Significativa del 55.3%. In base alla nostra analisi, questo trend è in linea con le tipiche dinamiche di mercato nel settore degli strumenti AI.
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