Tensorfuse 使い方
Tensorfuseは、サーバーレスGPUプラットフォームであり、自分のクラウドインフラストラクチャ上で生成AIモデルの簡単な展開と自動スケーリングを可能にします。
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クラウドアカウントを接続する: AWS、GCP、またはAzureのクラウドアカウントをTensorfuseに接続します。Tensorfuseは、インフラストラクチャを管理するためのリソースを自動的にプロビジョニングします。
環境を説明する: Pythonを使用して、コンテナイメージとハードウェア仕様を説明します。YAMLは必要ありません。たとえば、tensorkube.Imageを使用してベースイメージ、Pythonバージョン、aptパッケージ、pipパッケージ、環境変数などを指定します。
モデル読み込み関数を定義する: モデルをGPUに読み込む関数を定義するために、@tensorkube.entrypointデコレーターを使用します。使用するイメージとGPUタイプを指定します。
推論関数を定義する: 推論関数を定義するために、@tensorkube.functionデコレーターを使用します。この関数は、受信リクエストを処理し、予測を返します。
モデルを展開する: Tensorfuse SDKを介して自分のクラウドにMLモデルを展開します。モデルとデータはプライベートクラウド内に保持されます。
APIの使用を開始する: Tensorfuseが提供するOpenAI互換のAPIエンドポイントを介して、展開を使用し始めます。
監視とスケーリング: Tensorfuseは、受信トラフィックに応じて、数秒でゼロから数百のGPUワーカーに展開を自動的にスケールします。
Tensorfuseのよくある質問
Tensorfuseは、ユーザーが独自のクラウドインフラストラクチャ上で生成AIモデルをデプロイし、自動スケーリングできるプラットフォームです。AWS、Azure、GCPなどのプライベートクラウドでサーバーレスGPUコンピューティング機能を提供します。
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