Tensorfuse
Tensorfuse 是一個無伺服器 GPU 平台，使生成式 AI 模型在自有雲基礎設施上的部署和自動擴展變得容易。
https://tensorfuse.io/?utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2024年11月09日
什麼是 Tensorfuse
Tensorfuse 是一個無伺服器 GPU 計算平台，允許開發者在自有雲基礎設施上部署和管理大型語言模型（LLMs）和其他生成式 AI 模型。成立於 2023 年並獲得 Y Combinator 支持，Tensorfuse 提供了一種以可擴展和成本效益的方式運行 GPU 密集型工作負載的解決方案。它支持 AWS、GCP 和 Azure 等主要雲提供商，允許用戶利用現有的雲信用和基礎設施，同時獲得 AI 工作負載的無伺服器計算優勢。
Tensorfuse 的主要功能
Tensorfuse 是一個無伺服器的 GPU 平台，允許用戶在其自有雲基礎設施上部署和自動擴展生成式 AI 模型。它提供了一個簡單的 CLI 介面進行部署，自動擴展以應對流量，並與 AWS、Azure 和 GCP 等主要雲服務提供商兼容。Tensorfuse 提供了可定制的環境、OpenAI 兼容的端點和成本效益的資源利用等特點，同時保持數據和模型在用戶的私有雲中。
無伺服器 GPU 部署: 使用簡單的 CLI 介面在自有雲基礎設施上部署和自動擴展生成式 AI 模型。
多雲兼容性: 支持 AWS、Azure 和 GCP 等主要雲服務提供商，允許跨平台靈活利用計算資源。
可定制的環境: 使用簡單的 Python 代碼描述容器映像和硬件規格，無需複雜的 YAML 配置。
OpenAI 兼容 API: 提供 OpenAI 兼容的端點，以便輕鬆集成現有應用程序和工作流程。
私有雲部署: 保持模型和數據在用戶的私有雲環境中，確保數據隱私和安全。
Tensorfuse 的使用案例
受監管行業的 AI 模型部署: 金融機構或醫療提供商可以在其自有基礎設施上部署 AI 模型，以維護數據隱私法規的合規性。
可擴展的自然語言處理服務: 提供自然語言處理服務的公司可以輕鬆擴展其基礎設施以滿足不斷變化的需求，而無需管理伺服器。
成本效益的機器學習研究: 研究機構可以通過根據計算需求擴展或縮小 GPU 資源來有效利用資源，減少閒置時間和成本。
多雲 AI 策略: 企業可以為 AI 工作負載實施多雲策略，將模型分佈在不同的雲服務提供商上以實現最佳性能和冗餘。
優點
簡化了私有雲基礎設施上 AI 模型的部署和擴展
提供按使用付費模型的成本效益資源利用
通過將模型和數據保持在用戶的雲中，提供數據隱私和安全
缺點
可能需要一些技術專業知識來設置和配置
僅限於支持的雲服務提供商（AWS、Azure、GCP）
除了雲服務提供商費用外，還有額外的計算管理成本
如何使用 Tensorfuse
連接您的雲帳戶: 將您的雲帳戶（AWS、GCP 或 Azure）連接到 Tensorfuse。Tensorfuse 將自動配置資源以管理您的基礎設施。
描述您的環境: 使用 Python 描述您的容器映像和硬件規格。無需 YAML。例如，使用 tensorkube.Image 指定基礎映像、Python 版本、apt 包、pip 包、環境變量等。
定義模型加載函數: 使用 @tensorkube.entrypoint 裝飾器定義一個將模型加載到 GPU 上的函數。指定要使用的映像和 GPU 類型。
定義推理函數: 使用 @tensorkube.function 裝飾器定義您的推理函數。該函數將處理傳入的請求並返回預測結果。
部署您的模型: 通過 Tensorfuse SDK 將您的 ML 模型部署到自有雲。您的模型和數據將保留在您的私有雲中。
開始使用 API: 通過 Tensorfuse 提供的 OpenAI 兼容 API 端點開始使用您的部署。
監控和擴展: Tensorfuse 將根據傳入流量自動擴展您的部署，從零到數百個 GPU 工作者在幾秒鐘內完成。
Tensorfuse 常見問題
Tensorfuse 是一個平台，允許用戶在其自己的雲基礎設施上部署和自動擴展生成式 AI 模型。它提供私有雲（如 AWS、Azure 和 GCP）上的無服務器 GPU 計算能力。
Tensorfuse 網站分析
Tensorfuse 流量和排名
6.2K
每月訪問量
#3002048
全球排名
-
類別排名
流量趨勢：Jul 2024-Nov 2024
Tensorfuse 用戶洞察
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平均訪問時長
2.55
每次訪問的頁面數
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用戶跳出率
Tensorfuse 的主要地區
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Others: NAN%
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