Tensorfuse

Tensorfuse proporciona una potente plataforma para que desarrolladores y organizaciones gestionen GPUs sin servidor directamente en su propia infraestructura de nube de AWS. Está diseñada para agilizar todo el ciclo de vida de los modelos de IA generativa, desde el ajuste fino y la experimentación hasta el despliegue y el autoescalado en producción. Al abstraer las complejidades de Kubernetes, Docker y el aprovisionamiento de infraestructura, Tensorfuse permite a los equipos centrarse en la creación de aplicaciones de IA, reduciendo significativamente el tiempo de comercialización y los costes operativos.

La plataforma está construida para ofrecer lo mejor de ambos mundos: la simplicidad de una arquitectura sin servidor y la seguridad y el control de ejecutar en su nube privada. Esto significa que sus datos propietarios y los pesos de los modelos nunca abandonan sus buckets privados de S3, garantizando la máxima seguridad y cumplimiento. Tensorfuse está diseñado para la eficiencia, con un tiempo de ejecución de contenedores optimizado que permite arranques en frío rápidos para cargas de trabajo pesadas de GPU, permitiendo que los servicios escalen desde cero en segundos.

Cómo usar Tensorfuse

Empezar a usar Tensorfuse está diseñado para ser un proceso sencillo:

1. Regístrese y conecte AWS: Comience registrándose en un plan (incluido un nivel gratuito 'Hacker') y conectando su cuenta de AWS. Tensorfuse configurará entonces los recursos necesarios dentro de su entorno de nube.
2. Use Contenedores de Desarrollo para la Experimentación: Conecte su IDE local (como VS Code) directamente a una GPU en la nube utilizando los Contenedores de Desarrollo de Tensorfuse. Esto elimina la necesidad de SSH, copia de código y gestión de dependencias. Cualquier cambio en su código local se sincroniza instantáneamente, permitiendo una experimentación rápida en tiempo real.
3. Ajuste Fino de Modelos: Utilice bibliotecas de entrenamiento populares como Axolotl, Unsloth o Hugging Face para ajustar modelos de código abierto en sus conjuntos de datos propietarios. También puede escribir bucles de entrenamiento personalizados. La plataforma se encarga del aprovisionamiento y la gestión de la GPU subyacente.
4. Despliegue para Inferencia: Despliegue sus modelos entrenados o preentrenados como puntos finales sin servidor. Estos puntos finales se escalan automáticamente en función del tráfico entrante, desde cero para manejar una alta concurrencia, garantizando la eficiencia de costes y el rendimiento. Los modelos pueden exponerse como API compatibles con OpenAI.
5. Gestione con Colas de Trabajos: Para tareas asíncronas como el procesamiento por lotes o la inferencia fuera de línea, utilice la función de Colas de Trabajos. Puede poner trabajos en cola programáticamente, definir parámetros de escalado mínimo y máximo para una asignación eficiente de recursos y supervisar su estado mediante un simple comando CLI.

Características principales de Tensorfuse

• Inferencia Sin Servidor: Escala automáticamente los despliegues de GPU en respuesta al tráfico, con arranques en frío rápidos (iniciando contenedores en segundos) y la capacidad de escalar a cero para ahorrar costes.
• Ajuste Fino Eficiente: Ajuste modelos de forma segura en sus datos privados utilizando el S3 de su nube. Ofrece una integración flexible con frameworks populares como Axolotl y Huggingface.
• Colas de Trabajos: Despliegue y ponga en cola trabajos programáticamente para el procesamiento por lotes, con una asignación eficiente de recursos y control de costes mediante un escalado configurable.
• Contenedores de Desarrollo: Conecte el código local a las GPU en la nube sin SSH para un desarrollo y experimentación rápidos e iterativos directamente desde su IDE favorito.
• Inferencia Multi-LoRA: Soporte nativo para entrenar e intercambiar en caliente miles de adaptadores LoRA en una sola GPU, maximizando la utilización del hardware y reduciendo los costes de inferencia.
• Amplio Soporte de Hardware: Ejecute cargas de trabajo en una variedad de hardware, incluyendo GPUs de NVIDIA (A10G, A100, H100), chips AWS Trainium/Inferentia, TPUs y FPGAs.
• Seguridad en la Nube Privada: Todos los datos, conjuntos de datos y pesos de los modelos permanecen dentro de sus buckets privados de S3 de AWS, garantizando un control y seguridad totales.

Casos de uso para Tensorfuse

Tensorfuse es ideal para una amplia gama de aplicaciones de IA/ML:

• Startups y Equipos Pequeños: Construya y despliegue rápidamente funciones impulsadas por IA sin un equipo de DevOps dedicado, pasando de la idea a la producción 20 veces más rápido.
• Inferencia a Gran Escala: Sirva modelos de IA generativa para aplicaciones con tráfico irregular o impredecible, pagando solo por el cómputo que utiliza.
• Ajuste Fino de Modelos Personalizados: Las empresas pueden ajustar modelos base como Llama o Mistral en sus datos propietarios para crear modelos especializados y de alto rendimiento para necesidades empresariales específicas.
• Cargas de Trabajo de Procesamiento por Lotes: Ejecute eficientemente tareas que no son en tiempo real, como análisis de datos, generación de informes o inferencia fuera de línea a gran escala, utilizando el rentable sistema de cola de trabajos.
• Investigación y Experimentación en ML: Los investigadores e ingenieros de ML pueden usar los Contenedores de Desarrollo para iterar rápidamente en los modelos sin esperar la configuración de la infraestructura.

Ventajas de Tensorfuse

Los usuarios eligen Tensorfuse por sus importantes beneficios, que incluyen una reducción reportada del 30% en el gasto de GPU en la nube y un tiempo de producción 20 veces más rápido. Elimina la necesidad de soluciones DevOps complejas y autogestionadas, liberando recursos de ingeniería. La plataforma proporciona el rendimiento y la escalabilidad de un servicio gestionado con la seguridad y los beneficios de coste de ejecutar en su propia nube. Los testimonios destacan el excepcional y receptivo equipo de soporte, que ayuda con la migración y los problemas continuos, haciendo que el proceso de incorporación sea fluido y eficiente.

Precios y planes

Tensorfuse ofrece una estructura de precios por niveles para adaptarse a diferentes necesidades:

• Hacker (Gratis): Para desarrolladores independientes y proyectos paralelos. Incluye 100 Horas de GPU Gestionadas (MGH), Inferencia Sin Servidor, Contenedores de Desarrollo y soporte comunitario.
• Starter (249 $/mes): Para equipos pequeños. Incluye 2.000 MGH, todas las características de Hacker, más Ajuste Fino, GitHub Actions, Dominios Personalizados y soporte privado en Slack. Hay disponible una prueba gratuita de 14 días.
• Growth (799 $/mes): Para startups en crecimiento. Incluye 5.000 MGH, todas las características de Starter, más Trabajos por Lotes y Colas de Trabajos, Entornos, inferencia Multi-LoRA y soporte premium. Hay disponible una prueba gratuita de 14 días.
• Enterprise (Personalizado): Para grandes organizaciones que necesitan funciones avanzadas. Incluye MGH personalizado con descuentos por volumen, todas las características de Growth, más Control de Acceso Basado en Roles (RBAC), SSO, seguridad de nivel empresarial (SOC2, HIPAA) y soporte de ingeniería dedicado.
• Oferta para Startups: Las startups en fase inicial con menos de 500.000 $ en financiación pueden ser elegibles para 10.000 horas de gestión de cómputo de GPU gratuitas durante 6 meses.