Together AI
Together AI ist eine führende Cloud-Plattform für Entwickler, die eine schnelle und kostengünstige Infrastruktur zum Ausführen, Feinabstimmen und …
Together AI ist eine führende Cloud-Plattform für Entwickler, die eine schnelle und kostengünstige Infrastruktur zum Ausführen, Feinabstimmen und Trainieren von Open-Source-Generative-AI-Modellen bereitstellt. Sie bietet eine umfangreiche Bibliothek mit über 200 Modellen, serverlose Inferenz-APIs, anpassbares Fine-Tuning und dedizierte GPU-Cluster und schafft so eine End-to-End-Lösung für die Erstellung und Skalierung von KI-Anwendungen.
Über Modell-Hosting
Modell-Hosting-Plattformen sind spezialisierte Dienste, die für die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von trainierten Machine-Learning-Modellen konzipiert sind. Diese Plattformen stellen die notwendige Infrastruktur zur Verfügung, um Modelle auszuführen und sie als zugängliche API-Endpunkte für Echtzeit-Inferenz bereitzustellen. Dies ermöglicht es Entwicklern, KI-Fähigkeiten in Anwendungen zu integrieren, ohne eine komplexe Serverinfrastruktur verwalten zu müssen, was niedrige Latenz und hohe Verfügbarkeit gewährleistet. Sie umfassen oft Funktionen wie Auto-Scaling, Leistungsüberwachung und Versionsverwaltung, was den gesamten MLOps-Lebenszyklus von der Entwicklung bis zur Produktion optimiert.
Kernfunktionen
- Erstellung von API-Endpunkten: Wandelt trainierte Modelle sofort in sichere, aufrufbare REST-APIs für eine einfache Anwendungsintegration um.
- Auto-Scaling-Infrastruktur: Passt Rechenressourcen automatisch an den Echtzeit-Traffic an, um Nachfragespitzen zu bewältigen und Kosten zu minimieren.
- Leistungsüberwachung: Bietet Dashboards zur Verfolgung wichtiger Metriken wie Latenz, Durchsatz und Fehlerraten zur Modelloptimierung.
- Modellversionierung: Ermöglicht die nahtlose Verwaltung und den Wechsel zwischen verschiedenen Modellversionen für A/B-Tests oder Rollbacks.
- Hardware-Beschleunigung: Bietet Zugriff auf spezialisierte Hardware wie GPUs und TPUs für rechenintensive Modelle.
Anwendungsfälle
Modell-Hosting ist entscheidend für Entwickler, Datenwissenschaftler und Unternehmen, die Machine-Learning-Modelle in die Produktion bringen möchten. Gängige Anwendungen umfassen die Bereitstellung von Empfehlungsmaschinen im E-Commerce, die Ausführung von Natural Language Processing für Chatbots, die Echtzeit-Betrugserkennung im Finanzwesen und das Anbieten von Computer-Vision-Funktionen über eine kommerzielle API.
Auswahlkriterien
Bei der Auswahl eines Modell-Hosting-Dienstes sollten Sie dessen Kompatibilität mit dem Framework Ihres Modells (z. B. TensorFlow, PyTorch, ONNX) berücksichtigen. Bewerten Sie dessen Skalierungsoptionen und Latenzleistung basierend auf Ihrem erwarteten Traffic. Vergleichen Sie Preismodelle wie Pay-as-you-go gegenüber Abonnementplänen. Schließlich bewerten Sie die Benutzerfreundlichkeit, einschließlich des Bereitstellungsworkflows und der Qualität der Dokumentation und des Supports.
Modell-HostingAnwendungsfälle
Betrieb einer Echtzeit-Empfehlungsmaschine
Ein E-Commerce-Entwickler muss ein personalisiertes Produktempfehlungsmodell in seinen Online-Shop integrieren. Er lädt sein trainiertes Modell auf eine Hosting-Plattform hoch, die automatisch einen skalierbaren API-Endpunkt generiert. Das Frontend der E-Commerce-Website ruft diese API mit dem Browserverlauf eines Benutzers auf. Das Modell verarbeitet diese Daten in Millisekunden und gibt eine Liste relevanter Produkt-IDs zurück. Dies ermöglicht es dem Shop, dynamische, personalisierte Empfehlungen anzuzeigen, was die Benutzerbindung verbessert und den durchschnittlichen Bestellwert erhöht, ohne den Aufwand für die Verwaltung und Skalierung von GPU-Servern.
Bereitstellung eines Kundensupport-Chatbots
Ein KI-Ingenieur bei einem SaaS-Unternehmen muss ein Modell zum Verstehen natürlicher Sprache (NLU) bereitstellen, um seinen Support-Chatbot zu betreiben. Mit einem Modell-Hosting-Dienst stellt er das Modell als hochverfügbare API bereit. Die Chatbot-Anwendung sendet Benutzeranfragen an diese API und erhält strukturierte Daten wie Absicht und Entitäten zurück. Die Auto-Scaling-Funktion der Plattform stellt sicher, dass der Chatbot auch während der Stoßzeiten des Supports reaktionsschnell bleibt und Tausende von gleichzeitigen Gesprächen bewältigen kann. Der Ingenieur kann auch die Latenz und die Fehlerraten der API überwachen, um ein reibungsloses Benutzererlebnis zu gewährleisten.
Anbieten eines kommerziellen KI-API-Dienstes
Ein Startup hat ein proprietäres Modell zur Entfernung von Bildhintergründen entwickelt und möchte es als kostenpflichtigen Dienst anbieten. Sie nutzen eine Modell-Hosting-Plattform, um ihr Modell bereitzustellen und eine öffentliche API zu erstellen. Die Plattform kümmert sich um die Benutzerauthentifizierung mit API-Schlüsseln, die Ratenbegrenzung zur Verhinderung von Missbrauch und liefert Nutzungsmetriken, die in ein Abrechnungssystem integriert werden können. Dies ermöglicht es dem Startup, schnell ein skalierbares, zuverlässiges kommerzielles Produkt auf den Markt zu bringen und sich auf seine Kernmodelltechnologie zu konzentrieren, anstatt eine komplexe API-Infrastruktur von Grund auf neu zu erstellen und zu warten.
Operationalisierung eines internen Betrugserkennungssystems
Ein Datenwissenschaftler in einem FinTech-Unternehmen hat ein Modell zur Erkennung betrügerischer Transaktionen entwickelt. Um es in Produktion zu bringen, stellt er es in einer sicheren, privaten Modell-Hosting-Umgebung bereit. Das Transaktionsverarbeitungssystem des Unternehmens tätigt für jede Transaktion einen Echtzeit-API-Aufruf an das Modell. Das Modell gibt einen Risikoscore zurück, und wenn der Score einen bestimmten Schwellenwert überschreitet, wird die Transaktion zur manuellen Überprüfung markiert. Diese Einrichtung ermöglicht es dem Unternehmen, finanzielle Verluste durch die Blockierung von Betrug in Echtzeit mit minimaler Latenz zu reduzieren und sicherzustellen, dass das Kernzahlungssystem schnell und zuverlässig bleibt.
A/B-Tests für neue Sprachmodelle
Ein Machine-Learning-Ingenieur möchte die Leistung von zwei verschiedenen Versionen eines Textzusammenfassungsmodells vergleichen. Mithilfe der Versionierungsfunktion der Modell-Hosting-Plattform stellt er beide Modelle gleichzeitig unter demselben API-Endpunkt bereit. Er konfiguriert die Traffic-Aufteilung, um 50 % der Benutzeranfragen an das alte Modell und 50 % an das neue zu leiten. Über eine Woche hinweg verwendet er das Überwachungs-Dashboard der Plattform, um wichtige Metriken wie die durchschnittliche Latenz und die Fehlerraten für jede Version zu vergleichen. Dieser datengesteuerte Ansatz ermöglicht es ihm, zuversichtlich zu entscheiden, welche Modellversion auf 100 % des Traffics hochgestuft werden soll.
Beschleunigung der wissenschaftlichen Forschung mit GPU-Inferenz
Ein Computerbiologe muss ein komplexes Modell zur Vorhersage der Proteinfaltung ausführen, das eine erhebliche GPU-Leistung für die Inferenz erfordert. Anstatt teure lokale Hardware zu kaufen und zu warten, verwendet er eine Modell-Hosting-Plattform, die GPU-beschleunigte Instanzen anbietet. Er stellt sein Modell auf einem GPU-betriebenen Endpunkt bereit. Forscher in seinem Labor können dann Proteinsequenzen von ihren Analyse-Skripten an diese API senden und die rechenintensive Arbeit in die Cloud auslagern. Dies bietet On-Demand-Zugriff auf leistungsstarke Hardware, beschleunigt die Forschungszyklen erheblich und ermöglicht Analysen, die auf Standard-CPUs nicht durchführbar wären.