Tensorfuse

Tensorfuse bietet eine leistungsstarke Plattform für Entwickler und Organisationen, um serverlose GPUs direkt in ihrer eigenen AWS-Cloud-Infrastruktur zu verwalten. Es wurde entwickelt, um den gesamten Lebenszyklus von generativen KI-Modellen zu optimieren, von der Feinabstimmung und dem Experimentieren bis hin zur Bereitstellung und automatischen Skalierung in der Produktion. Durch die Abstraktion der Komplexität von Kubernetes, Docker und der Infrastrukturbereitstellung ermöglicht Tensorfuse den Teams, sich auf die Erstellung von KI-Anwendungen zu konzentrieren, was die Markteinführungszeit und die Betriebskosten erheblich reduziert.

Die Plattform wurde entwickelt, um das Beste aus beiden Welten zu bieten: die Einfachheit einer serverlosen Architektur und die Sicherheit und Kontrolle des Betriebs in Ihrer privaten Cloud. Das bedeutet, dass Ihre proprietären Daten und Modellgewichte niemals Ihre privaten S3-Buckets verlassen, was maximale Sicherheit und Compliance gewährleistet. Tensorfuse ist auf Effizienz ausgelegt, mit einer optimierten Container-Laufzeit, die schnelle Kaltstarts für schwere GPU-Workloads ermöglicht, sodass Dienste in Sekunden von null skalieren können.

Wie man Tensorfuse verwendet

Der Einstieg in Tensorfuse ist als unkomplizierter Prozess konzipiert:

1. Anmelden & AWS verbinden: Beginnen Sie mit der Anmeldung für einen Plan (einschließlich einer kostenlosen 'Hacker'-Stufe) und verbinden Sie Ihr AWS-Konto. Tensorfuse richtet dann die notwendigen Ressourcen in Ihrer Cloud-Umgebung ein.
2. Entwicklungscontainer für Experimente verwenden: Verbinden Sie Ihre lokale IDE (wie VS Code) direkt mit einer Cloud-GPU über die Entwicklungscontainer von Tensorfuse. Dies eliminiert die Notwendigkeit von SSH, Code-Kopieren und Abhängigkeitsmanagement. Alle Änderungen an Ihrem lokalen Code werden sofort synchronisiert, was schnelle Echtzeit-Experimente ermöglicht.
3. Modelle feinabstimmen: Nutzen Sie beliebte Trainingsbibliotheken wie Axolotl, Unsloth oder Hugging Face, um Open-Source-Modelle auf Ihren proprietären Datensätzen feinabzustimmen. Sie können auch benutzerdefinierte Trainingsschleifen schreiben. Die Plattform kümmert sich um die zugrunde liegende GPU-Bereitstellung und -Verwaltung.
4. Für Inferenz bereitstellen: Stellen Sie Ihre trainierten oder vortrainierten Modelle als serverlose Endpunkte bereit. Diese Endpunkte skalieren automatisch basierend auf dem eingehenden Datenverkehr, von null bis zur Bewältigung hoher Gleichzeitigkeit, und gewährleisten so Kosteneffizienz und Leistung. Modelle können als OpenAI-kompatible APIs bereitgestellt werden.
5. Mit Job-Warteschlangen verwalten: Für asynchrone Aufgaben wie Batch-Verarbeitung oder Offline-Inferenz verwenden Sie die Funktion für Job-Warteschlangen. Sie können Jobs programmatisch in die Warteschlange stellen, minimale und maximale Skalierungsparameter für eine effiziente Ressourcenzuweisung definieren und ihren Status über einen einfachen CLI-Befehl überwachen.

Kernfunktionen von Tensorfuse

• Serverlose Inferenz: Skaliert GPU-Bereitstellungen automatisch als Reaktion auf den Datenverkehr, mit schnellen Kaltstarts (Starten von Containern in Sekunden) und der Möglichkeit, zur Kosteneinsparung auf null zu skalieren.
• Effiziente Feinabstimmung: Stimmen Sie Modelle sicher auf Ihren privaten Daten ab, indem Sie das S3 Ihrer Cloud verwenden. Es bietet eine flexible Integration mit beliebten Frameworks wie Axolotl und Huggingface.
• Job-Warteschlangen: Stellen Sie Jobs programmatisch für die Batch-Verarbeitung bereit und reihen Sie sie in die Warteschlange ein, mit effizienter Ressourcenzuweisung und Kostenkontrolle durch konfigurierbare Skalierung.
• Entwicklungscontainer: Verbinden Sie lokalen Code ohne SSH mit Cloud-GPUs für eine schnelle, iterative Entwicklung und Experimente direkt von Ihrer bevorzugten IDE aus.
• Multi-LoRA-Inferenz: Sofort einsatzbereite Unterstützung zum Trainieren und Hot-Swapping von Tausenden von LoRA-Adaptern auf einer einzigen GPU, um die Hardwareauslastung zu maximieren und die Inferenzkosten zu senken.
• Breite Hardware-Unterstützung: Führen Sie Workloads auf einer Vielzahl von Hardware aus, einschließlich NVIDIA GPUs (A10G, A100, H100), AWS Trainium/Inferentia-Chips, TPUs und FPGAs.
• Private Cloud-Sicherheit: Alle Daten, Datensätze und Modellgewichte verbleiben in Ihren privaten AWS S3-Buckets und gewährleisten so volle Kontrolle und Sicherheit.

Anwendungsfälle für Tensorfuse

Tensorfuse ist ideal für eine Vielzahl von KI/ML-Anwendungen:

• Startups und kleine Teams: Schnelles Erstellen und Bereitstellen von KI-gestützten Funktionen ohne ein dediziertes DevOps-Team, wodurch der Weg von der Idee zur Produktion 20-mal schneller wird.
• Groß angelegte Inferenz: Bereitstellung von generativen KI-Modellen für Anwendungen mit sprunghaftem oder unvorhersehbarem Datenverkehr, wobei nur für die genutzte Rechenleistung bezahlt wird.
• Benutzerdefinierte Modell-Feinabstimmung: Unternehmen können Basismodelle wie Llama oder Mistral auf ihren proprietären Daten feinabstimmen, um spezialisierte, leistungsstarke Modelle für spezifische Geschäftsanforderungen zu erstellen.
• Batch-Verarbeitungs-Workloads: Effizientes Ausführen von Nicht-Echtzeit-Aufgaben wie Datenanalyse, Berichterstellung oder groß angelegter Offline-Inferenz mit dem kostengünstigen Job-Warteschlangensystem.
• ML-Forschung und Experimente: Forscher und ML-Ingenieure können Entwicklungscontainer verwenden, um Modelle schnell zu iterieren, ohne auf die Einrichtung der Infrastruktur warten zu müssen.

Vorteile von Tensorfuse

Benutzer entscheiden sich für Tensorfuse wegen seiner erheblichen Vorteile, darunter eine gemeldete Reduzierung der Cloud-GPU-Ausgaben um 30 % und eine 20-mal schnellere Markteinführungszeit. Es eliminiert die Notwendigkeit komplexer, selbstverwalteter DevOps-Lösungen und setzt so Engineering-Ressourcen frei. Die Plattform bietet die Leistung und Skalierbarkeit eines verwalteten Dienstes mit der Sicherheit und den Kostenvorteilen des Betriebs in der eigenen Cloud. Testimonials heben das außergewöhnliche und reaktionsschnelle Support-Team hervor, das bei der Migration und bei laufenden Problemen hilft und den Onboarding-Prozess reibungslos und effizient gestaltet.

Preise und Pläne

Tensorfuse bietet eine gestaffelte Preisstruktur, um unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden:

• Hacker (Kostenlos): Für Indie-Entwickler und Nebenprojekte. Beinhaltet 100 Managed GPU Hours (MGH), serverlose Inferenz, Entwicklungscontainer und Community-Support.
• Starter (249 $/Monat): Für kleine Teams. Beinhaltet 2.000 MGH, alle Hacker-Funktionen, plus Feinabstimmung, GitHub Actions, benutzerdefinierte Domains und privaten Slack-Support. Eine 14-tägige kostenlose Testversion ist verfügbar.
• Growth (799 $/Monat): Für wachsende Startups. Beinhaltet 5.000 MGH, alle Starter-Funktionen, plus Batch-Jobs & Job-Warteschlangen, Umgebungen, Multi-LoRA-Inferenz und Premium-Support. Eine 14-tägige kostenlose Testversion ist verfügbar.
• Enterprise (Benutzerdefiniert): Für große Organisationen, die erweiterte Funktionen benötigen. Beinhaltet benutzerdefinierte MGH mit Mengenrabatten, alle Growth-Funktionen, plus rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), SSO, unternehmenstaugliche Sicherheit (SOC2, HIPAA) und dedizierten Engineering-Support.
• Startup-Deal: Frühphasen-Startups mit weniger als 500.000 $ an Finanzierung können sich für 10.000 Stunden kostenloses GPU-Compute-Management für 6 Monate qualifizieren.