Tensorfuse
Tensorfuse — это бессерверная GPU-платформа, которая облегчает развертывание и автоматическое масштабирование генеративно-искусственных моделей в вашей собственной облачной инфраструктуре.
https://tensorfuse.io/?utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:09/11/2024
Что такое Tensorfuse
Tensorfuse — это бессерверная платформа для вычислений на GPU, которая позволяет разработчикам развертывать и управлять крупномасштабными языковыми моделями (LLM) и другими генеративно-искусственными моделями в своей собственной облачной инфраструктуре. Основанная в 2023 году и поддержанная Y Combinator, Tensorfuse предоставляет решение для запуска работ с интенсивным использованием GPU в масштабируемом и экономичном режиме. Она поддерживает основных облачных провайдеров, таких как AWS, GCP и Azure, позволяя пользователям использовать свои существующие облачные кредиты и инфраструктуру, получая при этом преимущества бессерверных вычислений для рабочих нагрузок искусственного интеллекта.
Ключевые особенности Tensorfuse
Tensorfuse — это бессерверная GPU-платформа, которая позволяет пользователям развертывать и автоматически масштабировать модели генеративного ИИ на собственной облачной инфраструктуре. Она предоставляет простой интерфейс CLI для развертывания, автоматическое масштабирование в ответ на трафик и совместимость с крупными облачными провайдерами, такими как AWS, Azure и GCP. Tensorfuse предлагает такие функции, как настраиваемые среды, совместимые с OpenAI конечные точки и экономичное использование ресурсов, сохраняя данные и модели в частном облаке пользователя.
Бессерверное развертывание GPU: Развертывайте и автоматически масштабируйте модели генеративного ИИ на своей облачной инфраструктуре с помощью простого интерфейса CLI.
Совместимость с мультиоблаком: Поддерживает крупных облачных провайдеров, включая AWS, Azure и GCP, позволяя гибко использовать вычислительные ресурсы на разных платформах.
Настраиваемые среды: Описывайте контейнерные образы и спецификации оборудования с помощью простого кода на Python, устраняя необходимость в сложных конфигурациях YAML.
API, совместимый с OpenAI: Предоставляет конечную точку, совместимую с OpenAI, для легкой интеграции с существующими приложениями и рабочими процессами.
Развертывание в частном облаке: Сохраняет модели и данные в частной облачной среде пользователя, обеспечивая конфиденциальность и безопасность данных.
Варианты использования Tensorfuse
Развертывание моделей ИИ для регулируемых отраслей: Финансовые учреждения или медицинские провайдеры могут развертывать модели ИИ на своей собственной инфраструктуре для соблюдения норм конфиденциальности данных.
Масштабируемые NLP-сервисы: Компании, предлагающие сервисы обработки естественного языка, могут легко масштабировать свою инфраструктуру для удовлетворения различного спроса без управления серверами.
Экономичное машинное обучение для исследований: Исследовательские институты могут эффективно использовать GPU-ресурсы, масштабируя их в зависимости от вычислительных потребностей, что снижает время простоя и затраты.
Мультиоблачная стратегия для ИИ: Предприятия могут реализовать мультиоблачную стратегию для рабочих нагрузок ИИ, распределяя модели по разным облачным провайдерам для оптимальной производительности и избыточности.
Преимущества
Упрощает развертывание и масштабирование моделей ИИ на частной облачной инфраструктуре
Обеспечивает экономичное использование ресурсов с моделью оплаты по факту использования
Обеспечивает конфиденциальность и безопасность данных, сохраняя модели и данные в облаке пользователя
Недостатки
Может потребовать определенных технических знаний для настройки и конфигурации
Ограничено поддерживаемыми облачными провайдерами (AWS, Azure, GCP)
Дополнительные затраты на управление вычислениями помимо платы за облачные услуги
Как использовать Tensorfuse
Подключите свой облачный аккаунт: Подключите свой облачный аккаунт (AWS, GCP или Azure) к Tensorfuse. Tensorfuse автоматически предоставит ресурсы для управления вашей инфраструктурой.
Опишите свою среду: Используйте Python для описания образов контейнеров и технических характеристик оборудования. Не требуется YAML. Например, используйте tensorkube.Image для указания базового образа, версии Python, пакетов apt, пакетов pip, переменных окружения и т.д.
Определите функцию загрузки модели: Используйте декоратор @tensorkube.entrypoint для определения функции, которая загружает вашу модель на GPU. Укажите используемый образ и тип GPU.
Определите функцию вывода: Используйте декоратор @tensorkube.function для определения функции вывода. Эта функция будет обрабатывать входящие запросы и возвращать прогнозы.
Разверните свою модель: Разверните свою ML-модель в своем собственном облаке через SDK Tensorfuse. Ваша модель и данные останутся в вашем частном облаке.
Начните использовать API: Начните использовать свое развертывание через API-конечную точку, совместимую с OpenAI, предоставляемую Tensorfuse.
Мониторинг и масштабирование: Tensorfuse автоматически масштабирует ваше развертывание в ответ на входящий трафик, от нуля до сотен GPU-рабочих процессов за секунды.
Часто задаваемые вопросы о Tensorfuse
Tensorfuse — это платформа, которая позволяет пользователям развертывать и автоматически масштабировать генеративно-искусственные интеллектуальные модели на своей собственной облачной инфраструктуре. Она предоставляет возможности бессерверных GPU-вычислений на частных облаках, таких как AWS, Azure и GCP.
Официальные сообщения
Загрузка...Популярные статьи
Claude 3.5 Haiku: Самая быстрая AI-модель от Anthropic уже доступна
Dec 13, 2024
Uhmegle против Chatroulette: Битва платформ случайных чатов
Dec 13, 2024
Обновление Google Gemini 2.0 основывается на Gemini Flash 2.0
Dec 12, 2024
ChatGPT в настоящее время недоступен: Что случилось и что дальше?
Dec 12, 2024
Аналитика веб-сайта Tensorfuse
Трафик и рейтинги Tensorfuse
6.2K
Ежемесячные посещения
#3002048
Глобальный рейтинг
-
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Jul 2024-Nov 2024
Анализ пользователей Tensorfuse
00:01:34
Средняя продолжительность посещения
2.55
Страниц за посещение
32.89%
Показатель отказов
Основные регионы Tensorfuse
US: 70.09%
IN: 29.91%
Others: NAN%
Последние ИИ-инструменты, похожие на Tensorfuse
Athena AI
Athena AI — это универсальная ИИ-платформа, предлагающая персонализированную учебную поддержку, бизнес-решения и коучинг по жизни через функции анализа документов, генерации тестов, карточек и интерактивного чата.
Aguru AI
Aguru AI — это локальное программное решение, которое предоставляет комплексные инструменты для мониторинга, защиты и оптимизации приложений на основе LLM, включая функции отслеживания поведения, обнаружения аномалий и оптимизации производительности.
GOAT AI
GOAT AI — это платформа, управляемая AI, которая предоставляет возможности однократного суммирования для различных типов контента, включая новостные статьи, исследовательские работы и видео, а также предлагает продвинутую оркестрацию AI-агентов для задач, специфичных для определенной области.
GiGOS
GiGOS — это платформа ИИ, предоставляющая доступ к нескольким передовым моделям языкового ИИ, таким как Gemini, GPT-4, Claude и Grok, с интуитивным интерфейсом для взаимодействия и сравнения различных моделей ИИ.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Tensorfuse
ChatGPT
ChatGPT — это продвинутый чат-бот, разработанный компанией OpenAI, который использует обработку естественного языка для ведения бесед, похожих на человеческие, и помощи в широком спектре задач.
SearchGPT
SearchGPT - это прототип поиска с искусственным интеллектом от OpenAI, который обеспечивает быстрые, разговорные ответы с четкими источниками, используя модели GPT.
OpenAI - 12 Days of OpenAI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)
OpenAI является ведущей исследовательской компанией в области искусственного интеллекта, разрабатывающей передовые модели и технологии ИИ для блага человечества.
Gemini - Google Vids AI
Gemini - это самая продвинутая и мощная семейство мультимодальных моделей ИИ от Google, которая может бесшовно понимать и рассуждать о тексте, изображениях, видео, аудио и коде, чтобы поддерживать различные приложения и услуги ИИ.