Blaxel
Blaxel ist eine serverlose Computing-Plattform für KI-Entwickler, die die Infrastruktur und Werkzeuge zum effizienten Erstellen, Bereitstellen und Skalieren …
Blaxel ist eine serverlose Computing-Plattform für KI-Entwickler, die die Infrastruktur und Werkzeuge zum effizienten Erstellen, Bereitstellen und Skalieren von agentenbasierten KI-Anwendungen bietet. Sie verfügt über gesandboxte VMs, ein einheitliches LLM-Gateway und tiefgehende Beobachtbarkeit.
Über Cloud Computing
Cloud-Computing-Plattformen bieten bedarfsgesteuerten Zugriff auf skalierbare Rechenressourcen, die für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen unerlässlich sind. Diese Plattformen bieten virtualisierte Hardware wie leistungsstarke GPUs und TPUs sowie umfangreiche Speicher- und Netzwerkfunktionen, wodurch erhebliche Vorabinvestitionen in physische Infrastruktur entfallen. Dies ermöglicht es Teams, komplexe Modelle zu trainieren, riesige Datensätze zu verarbeiten und KI-Dienste mit hoher Verfügbarkeit und Flexibilität zu hosten. Das Pay-as-you-go-Modell macht modernste KI-Entwicklung für jeden zugänglich, von einzelnen Forschern bis hin zu großen Unternehmen.
Kernfunktionen
- GPU/TPU-Beschleunigung: Bietet Zugriff auf spezialisierte Prozessoren, die entwickelt wurden, um das Training und die Inferenz von Machine-Learning-Modellen zu beschleunigen.
- Skalierbarer Datenspeicher: Bietet Objektspeicherlösungen (wie Amazon S3 oder Google Cloud Storage), die Petabytes an Daten für Trainingsdatensätze aufnehmen können.
- Verwaltete KI/ML-Plattformen: Liefert integrierte Umgebungen (z. B. SageMaker, Azure ML), die den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung optimieren.
- Serverless Computing: Ermöglicht die Bereitstellung von KI-Modellen als Endpunkte, die je nach Bedarf automatisch skalieren und so Kosten und Leistung für die Inferenz optimieren.
- High-Performance Computing (HPC): Bietet Cluster von miteinander verbundenen Computern, um groß angelegte Simulationen und komplexe Rechenaufgaben auszuführen, die für fortgeschrittene KI-Forschung erforderlich sind.
Anwendungsfälle
Cloud Computing ist für Datenwissenschaftler, Machine-Learning-Ingenieure und auf KI ausgerichtete Start-ups von grundlegender Bedeutung. Es wird für das Training großer Sprachmodelle (LLMs) verwendet, die immense Rechenleistung erfordern, für die Bereitstellung von Echtzeit-Computer-Vision-APIs für Anwendungen wie autonomes Fahren und für die Ausführung von Big-Data-Analyse-Pipelines, um Erkenntnisse für die Modellerstellung zu gewinnen.
Auswahlkriterien
Bei der Auswahl eines Cloud-Computing-Anbieters für KI sollten Sie die Verfügbarkeit und Leistung bestimmter GPU/TPU-Modelle berücksichtigen. Bewerten Sie die Reife und den Funktionsumfang ihrer verwalteten KI/ML-Plattformen. Analysieren Sie die Preismodelle sowohl für lang andauernde Trainingsjobs als auch für sporadische Inferenz-Workloads. Bewerten Sie außerdem die Datensicherheit, Compliance-Zertifizierungen und die Integration mit bestehenden MLOps-Tools.
Cloud ComputingAnwendungsfälle
Training eines großen Deep-Learning-Modells
Ein Data-Science-Team in einem Technologieunternehmen muss ein neues Computer-Vision-Modell mit einem Datensatz von über 10 Millionen Bildern trainieren. Die Verwendung eines On-Premise-Servers würde Wochen dauern. Stattdessen nutzen sie eine Cloud-Computing-Plattform, um einen Cluster aus 16 Hochleistungs-GPU-Instanzen zu starten. Sie verwenden den verwalteten Datenspeicher der Plattform, um den Datensatz zu hosten, und eine vorkonfigurierte Deep-Learning-Umgebung, um Abhängigkeiten zu verwalten. Diese Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung reduziert die Trainingszeit von Wochen auf nur 48 Stunden und ermöglicht so eine schnellere Iteration und Modellverbesserung.
Bereitstellung einer skalierbaren KI-Inferenz-API
Ein Startup hat ein KI-gestütztes Grammatikkorrektur-Tool entwickelt und muss es Tausenden von gleichzeitigen Benutzern zur Verfügung stellen. Der Aufbau und die Wartung der Infrastruktur zur Bewältigung schwankenden Traffics sind komplex und teuer. Sie entscheiden sich für einen Serverless-Computing-Dienst eines großen Cloud-Anbieters. Sie verpacken ihr Modell in einen Container und stellen es als Serverless-Funktion bereit. Die Plattform kümmert sich automatisch um Skalierung, Bereitstellung und Wartung. Dieser Ansatz ermöglicht es ihnen, nur für die tatsächlich genutzte Rechenzeit zu bezahlen, was die Betriebskosten erheblich senkt und allen Benutzern auch bei Spitzennachfrage ein reaktionsschnelles Erlebnis gewährleistet.
Ausführung von Big-Data-Verarbeitung für Feature Engineering
Ein ML-Ingenieur muss Terabytes an rohen Benutzerprotokolldaten verarbeiten, um Features für eine Empfehlungs-Engine zu erstellen. Eine einzelne Maschine kann dieses Volumen nicht bewältigen. Der Ingenieur verwendet einen verwalteten Big-Data-Dienst in der Cloud, wie Apache Spark auf EMR oder Dataproc. Er schreibt ein Skript zum Bereinigen, Transformieren und Aggregieren der Daten und führt es dann auf einem dynamisch bereitgestellten Cluster aus Dutzenden von Maschinen aus. Der Cloud-Dienst übernimmt die Cluster-Verwaltung, und der Job ist in wenigen Stunden statt in Tagen erledigt. Der resultierende Feature-Satz wird dann im Cloud-Speicher abgelegt und ist bereit für das Modelltraining.
Aufbau einer End-to-End-MLOps-Pipeline
Ein KI-Team in einem Unternehmen möchte seinen gesamten Machine-Learning-Workflow automatisieren, um die Reproduzierbarkeit zu gewährleisten und die Bereitstellung zu beschleunigen. Sie verwenden eine verwaltete KI-Plattform von einem Cloud-Anbieter. Diese Plattform integriert Werkzeuge für die Datenversionierung, das Experiment-Tracking, das automatisierte Modelltraining (AutoML), eine Modellregistrierung und CI/CD für die Bereitstellung. Ein ML-Ingenieur definiert die gesamte Pipeline, von der Datenaufnahme bis zur Modellüberwachung in der Produktion. Wenn neue Daten verfügbar sind, wird die Pipeline automatisch ausgelöst, das Modell neu trainiert, Tests ausgeführt und die neue Version bereitgestellt, wenn sie die Leistungskriterien erfüllt – alles in einer einheitlichen Cloud-Umgebung.
Feinabstimmung eines grundlegenden Sprachmodells
Ein Legal-Tech-Startup möchte einen spezialisierten KI-Assistenten für die Vertragsanalyse erstellen. Anstatt ein großes Sprachmodell (LLM) von Grund auf neu zu erstellen, entscheiden sie sich, ein leistungsstarkes Open-Source-Modell mit ihrem proprietären Datensatz von Rechtsdokumenten feinabzustimmen. Sie nutzen eine Cloud-Plattform, um für einige Tage eine GPU-Instanz mit hohem Arbeitsspeicher (wie eine A100) zu mieten. Sie laden ihren Datensatz in einen sicheren Cloud-Speicher hoch und verwenden ein beliebtes Trainings-Framework, um den Feinabstimmungsprozess durchzuführen. Die Cloud stellt die notwendige Rechenleistung auf temporärer, kostengünstiger Basis zur Verfügung und ermöglicht es ihnen, ein hochspezialisiertes und wertvolles KI-Asset zu schaffen, ohne teure Hardware besitzen zu müssen.
Hosting einer kollaborativen Data-Science-Umgebung
Ein verteiltes Team von Datenwissenschaftlern benötigt eine zentralisierte Umgebung, um an einem Projekt zusammenzuarbeiten. Die Einrichtung individueller lokaler Umgebungen führt zu Versionskonflikten und Inkonsistenzen. Der Teamleiter verwendet einen verwalteten Notebook-Dienst eines Cloud-Anbieters (wie Amazon SageMaker Studio oder Google Vertex AI Workbench). Dies stellt jedem Teammitglied eine cloudbasierte, containerisierte JupyterLab-Instanz mit gemeinsamem Zugriff auf Datensätze und Code-Repositorys zur Verfügung. Dies stellt sicher, dass jeder mit den gleichen Werkzeugen und Daten arbeitet, optimiert die Zusammenarbeit und ermöglicht es dem Leiter, den Fortschritt einfach zu überwachen und Ressourcen ohne jegliche Infrastruktureinrichtung zu verwalten.