Popular Infrastruktur AI tools include Cloudflare, Google Cloud, OctoAI, Supabase, Ollama, Hewlett Packard Enterprise (HPE), Broadcom, DigitalOcean, NVIDIA Build und Runpod, helping you work more efficiently.
Inception Labs stellt eine neue Generation von Diffusions-Großsprachmodellen (dLLMs) vor, die bis zu 10-mal schneller und günstiger sind als herkömmliche Modelle. Durch einen parallelen, diffusionsbasierten Ansatz bietet es beispiellose Geschwindigkeit, Qualität und Kontrolle für die Text- und Codegenerierung, ideal für unternehmenstaugliche Anwendungen.
Code-Assistent
Broadcom ist ein weltweit führender Technologieanbieter, der ein umfassendes Portfolio an Halbleiter- und Infrastruktursoftwarelösungen anbietet. Seine Produkte sind grundlegend für den Aufbau, die Skalierung und die Sicherung der weltweit fortschrittlichsten KI-Rechenzentren und privaten KI-Clouds von Unternehmen.
Halbleiter
Nebius ist eine hochleistungsfähige Cloud-Plattform, die speziell für KI und maschinelles Lernen entwickelt wurde. Sie bietet Zugriff auf die neuesten NVIDIA-GPUs, skalierbare Cluster mit InfiniBand-Netzwerk und vollständig verwaltete Dienste wie Kubernetes und Slurm, um nahtloses Training, Feinabstimmung und Inferenz von KI-Modellen jeder Größenordnung zu ermöglichen.
Maschinelles Lernen
Inferable ist eine Open-Source- und selbst-hostbare Entwicklerplattform zum Erstellen zuverlässiger, langlebiger und versionierter KI-Agenten und Workflows. Sie ermöglicht die Erstellung komplexer, langlaufender Prozesse mit Mensch-im-Kreis-Fähigkeiten (Human-in-the-Loop), strukturierten Ausgaben und On-Premise-Ausführung für maximale Sicherheit und Kontrolle.
Agenten-Builder
Cloudflare ist eine globale Konnektivitäts-Cloud-Plattform, die eine umfassende Suite von Diensten für Sicherheit, Leistung und Zuverlässigkeit bietet. Sie schützt Websites und Anwendungen mit ihrer WAF- und DDoS-Abwehr vor Online-Bedrohungen, beschleunigt die Inhaltsbereitstellung über ihr globales CDN und bietet eine serverlose Plattform für Entwickler zum Erstellen und Bereitstellen von Anwendungen, einschließlich KI-gestützter Dienste am Edge.
Serverless
MeshChain ist ein dezentrales Rechennetzwerk, das skalierbare und kostengünstige Ressourcen für KI-Training, Inferenz und Spiele-Rendering bereitstellt. Durch die Nutzung eines globalen Netzwerks verteilter Knoten senkt es die Infrastrukturkosten erheblich und beschleunigt Rechenaufgaben, wodurch fortschrittliche Technologie für Entwickler, Unternehmen und Spieler zugänglicher wird.
Modelltraining
Awan LLM ist eine kostengünstige und uneingeschränkte LLM-Inferenz-API-Plattform für Entwickler und Power-User. Sie bietet unbegrenzte Token-Generierung zu einer festen monatlichen Gebühr und eliminiert so die Kosten pro Token. Die Plattform bietet zensurfreien Zugriff auf beliebte Modelle wie Meta Llama 3.1 und läuft auf leistungsstarker, eigener Hardware.
API-Plattform
Banana war eine serverlose GPU-Plattform, die für KI-Entwickler konzipiert war, um Machine-Learning-Modelle für die Inferenz bereitzustellen und zu skalieren. Sie bot Funktionen wie automatisch skalierende GPUs, Preisgestaltung zu Selbstkosten und eine vollständige Suite von DevOps-Tools. Bitte beachten Sie: Die Banana-Plattform wurde am 31. März 2024 offiziell eingestellt und ist nicht mehr in Betrieb.
Maschinelles Lernen
Paperspace ist eine hochleistungsfähige Cloud-Computing-Plattform für KI und maschinelles Lernen. Sie bietet mühelosen Zugriff auf leistungsstarke Cloud-GPUs, verwaltete Jupyter-Notebooks und eine vollständige MLOps-Plattform (Gradient) zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen. Ideal für Entwickler, Datenwissenschaftler und Unternehmen, die ihre KI-Workflows ohne die Komplexität der Infrastrukturverwaltung beschleunigen möchten.
Maschinelles Lernen
Float16.cloud ist eine serverlose GPU-Plattform, die entwickelt wurde, um die KI-Entwicklung zu beschleunigen. Sie bietet sofortigen Zugriff auf leistungsstarke H100-GPUs mit sekundengenauer Abrechnung, null Konfiguration und ohne Kaltstarts. Entwickler können Open-Source-LLMs bereitstellen, Modelle trainieren und KI-Workloads direkt aus Python-Skripten ausführen, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen.
Plattform als Dienst (PaaS)KI-Infrastruktur bietet die grundlegenden Plattformen, Dienste und Hardware, die zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen der künstlichen Intelligenz erforderlich sind. Diese Tools bieten skalierbare Rechenressourcen wie GPUs und TPUs sowie spezielle Software zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Sie sind unerlässlich für Entwickler und Organisationen, die große Datensätze und komplexe Berechnungen bewältigen müssen, und ermöglichen die Erstellung maßgeschneiderter KI-Lösungen im großen Maßstab. Diese Infrastruktur abstrahiert die Komplexität der Hardware-Verwaltung, sodass sich Teams auf die Modellentwicklung und Innovation konzentrieren können.
KI-Infrastruktur ist entscheidend für Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen, die eigene KI-Fähigkeiten aufbauen. Sie wird zum Trainieren großer Sprachmodelle (LLMs), zur Entwicklung von Computer-Vision-Systemen für die industrielle Automatisierung und zur Bereitstellung von Echtzeit-Empfehlungsmaschinen für E-Commerce-Plattformen verwendet. Data-Science-Teams nutzen sie zur Verwaltung komplexer Experimentverfolgung und Modellversionierung.
Bei der Auswahl einer KI-Infrastruktur sollten Sie die spezifischen Rechenanforderungen berücksichtigen, wie z. B. den Typ und die Anzahl der benötigten GPUs. Bewerten Sie die Skalierbarkeit der Plattform und ihre Fähigkeit, schwankende Arbeitslasten zu bewältigen. Beurteilen Sie die Vollständigkeit ihrer MLOps-Tools zur Optimierung Ihres Arbeitsablaufs. Analysieren Sie schließlich das Preismodell – Pay-as-you-go, reservierte Instanzen oder serverlos – um es an Ihr Budget und Ihre Nutzungsmuster anzupassen.
Ein Forschungslabor oder ein KI-Startup muss ein großes Sprachmodell (LLM) auf einem proprietären Datensatz trainieren. Sie nutzen einen KI-Infrastrukturanbieter, um auf einen Cluster von Hunderten von Hochleistungs-GPUs zuzugreifen. Dies ermöglicht es ihnen, verteiltes Training effizient durchzuführen und die Trainingszeit von Monaten auf Wochen zu reduzieren. Die vorkonfigurierten Umgebungen und Datenspeicherlösungen der Plattform vereinfachen den Einrichtungsprozess, sodass sich Forscher auf die Modellarchitektur und das Experimentieren statt auf die Verwaltung der Hardware konzentrieren können.
Ein E-Commerce-Unternehmen möchte ein maschinelles Lernmodell für Echtzeit-Produktempfehlungen bereitstellen. Sie nutzen einen verwalteten Modell-Hosting-Dienst von einem KI-Infrastrukturanbieter. Dieser Dienst bietet einen skalierbaren API-Endpunkt, der Verkehrsspitzen während Verkaufsveranstaltungen automatisch bewältigt. Die integrierten Überwachungstools ermöglichen es ihrem Betriebsteam, Latenz- und Fehlerraten zu verfolgen und so ein reibungsloses Benutzererlebnis zu gewährleisten. Durch die Nutzung eines verwalteten Dienstes vermeidet das Unternehmen die Komplexität der Einrichtung und Wartung einer eigenen Bereitstellungsinfrastruktur.
Ein Data-Science-Team eines Unternehmens verwaltet Dutzende von Modellen in der Produktion. Sie führen eine MLOps-Plattform ein, um ihren gesamten Workflow zu optimieren. Die Plattform bietet Tools für die Datenversionierung, das Experiment-Tracking und eine Modellregistrierung. Dies schafft einen reproduzierbaren und überprüfbaren Pfad für jedes Modell. Ihre CI/CD-Pipelines sind in die Plattform integriert und automatisieren den Prozess des Testens, Validierens und Bereitstellens neuer Modellversionen, was manuelle Fehler erheblich reduziert und die Markteinführungszeit für neue KI-Funktionen beschleunigt.
Ein Entwickler erstellt einen spezialisierten Chatbot für die Rechtsbranche. Anstatt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, verwendet er eine serverlose API von einem Infrastrukturanbieter, um ein großes Basismodell feinabzustimmen. Er lädt einen kleinen, kuratierten Datensatz mit rechtlichen Fragen und Antworten in den Dienst hoch. Die Plattform übernimmt den gesamten Feinabstimmungsprozess auf ihrer verwalteten Infrastruktur. Nach Abschluss erhält der Entwickler Zugriff auf einen privaten API-Endpunkt für sein angepasstes Modell, was eine einfache Integration in seine Anwendung ermöglicht, ohne Server verwalten zu müssen.
Ein Unternehmen für Computer Vision muss Millionen von Bildern verarbeiten, um sie für das Modelltraining vorzubereiten. Sie nutzen Cloud-Speicher- und Datenverarbeitungsdienste von einem KI-Infrastrukturanbieter. Sie erstellen eine automatisierte Pipeline, die Verarbeitungsaufträge – wie Größenänderung und Normalisierung – auslöst, wann immer neue Bilder hochgeladen werden. Dieser serverlose Ansatz ermöglicht es ihnen, riesige Datenmengen parallel zu verarbeiten, ohne Server bereitstellen oder verwalten zu müssen, und stellt sicher, dass ihre Datensätze immer für den nächsten Trainingslauf bereit sind.
Ein Finanzdienstleistungsunternehmen entwickelt ein Betrugserkennungsmodell unter Verwendung sensibler Kundendaten. Sie benötigen eine sichere und kollaborative Umgebung. Sie verwenden eine spezialisierte KI-Plattform, die isolierte Entwicklungsumgebungen (Notebooks) mit strengen Zugriffskontrollen bietet. Datenwissenschaftler können an der Modellentwicklung zusammenarbeiten, ohne Rohdaten preiszugeben. Die integrierten Sicherheitsfunktionen und Konformitätszertifizierungen der Plattform stellen sicher, dass alle Entwicklungsaktivitäten den Branchenvorschriften entsprechen, was Innovation bei gleichzeitigem Schutz der Daten ermöglicht.
KI-Infrastruktur bezeichnet die Gesamtheit der Hardware, Software und Dienste, die zur Entwicklung, zum Training, zur Bereitstellung und zur Verwaltung von KI-Modellen erforderlich sind. Sie umfasst leistungsstarke Rechenressourcen wie GPUs, spezialisierte Datenspeicher, Netzwerke und MLOps-Plattformen. Im Wesentlichen ist sie das Fundament, auf dem alle KI-Anwendungen aufgebaut sind, und stellt die notwendige Leistung und die Werkzeuge für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens bereit.
Die Wahl der richtigen KI-Infrastruktur hängt von mehreren Faktoren ab. Bewerten Sie zunächst Ihre Leistungsanforderungen: Welchen Typ von GPUs oder Beschleunigern benötigen Sie und in welcher Menge? Zweitens, berücksichtigen Sie Skalierbarkeit und Flexibilität, um zukünftiges Wachstum zu bewältigen. Drittens, bewerten Sie die MLOps-Fähigkeiten, um sicherzustellen, dass sie Ihren Arbeitsablauf unterstützen. Vergleichen Sie schließlich die Preismodelle (z. B. Pay-as-you-go vs. reservierte Instanzen), um die kostengünstigste Lösung für Ihre Nutzungsmuster zu finden.
Diese Begriffe beschreiben unterschiedliche Ebenen der Dienstverwaltung im Cloud Computing für KI:
Die Kernkomponenten der KI-Infrastruktur arbeiten zusammen, um den Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu unterstützen. Sie umfassen typischerweise:
Eine dedizierte KI-Infrastruktur ist hauptsächlich für Entwickler, Datenwissenschaftler, Forscher und Organisationen gedacht, die ihre eigenen benutzerdefinierten KI-Modelle erstellen, trainieren oder bereitstellen. Während Endbenutzer möglicherweise über SaaS-Anwendungen mit KI interagieren, sind die Ersteller dieser Anwendungen auf eine robuste Infrastruktur angewiesen. Wenn Ihre Arbeit die Verarbeitung großer Datensätze, die Ausführung komplexer Trainingsaufträge oder die Bereitstellung von Modellen in großem Maßstab umfasst, benötigen Sie eine spezialisierte KI-Infrastrukturlösung.
