Tensorfuse

Tensorfuse fournit une plateforme puissante aux développeurs et aux organisations pour gérer des GPU sans serveur directement sur leur propre infrastructure cloud AWS. Elle est conçue pour rationaliser l'ensemble du cycle de vie des modèles d'IA générative, de l'affinage et de l'expérimentation au déploiement et à la mise à l'échelle automatique en production. En faisant abstraction des complexités de Kubernetes, Docker et du provisionnement d'infrastructure, Tensorfuse permet aux équipes de se concentrer sur la création d'applications d'IA, réduisant ainsi considérablement le temps de mise sur le marché et les coûts opérationnels.

La plateforme est conçue pour offrir le meilleur des deux mondes : la simplicité d'une architecture sans serveur et la sécurité et le contrôle de l'exécution sur votre cloud privé. Cela signifie que vos données propriétaires et les poids de vos modèles ne quittent jamais vos compartiments S3 privés, garantissant une sécurité et une conformité maximales. Tensorfuse est conçu pour l'efficacité, avec un runtime de conteneur optimisé qui permet des démarrages à froid rapides pour les charges de travail GPU lourdes, permettant aux services de passer de zéro à une échelle supérieure en quelques secondes.

Comment utiliser Tensorfuse

Le démarrage avec Tensorfuse est conçu pour être un processus simple :

1. Inscrivez-vous et connectez AWS : Commencez par vous inscrire à un plan (y compris un niveau gratuit 'Hacker') et connectez votre compte AWS. Tensorfuse configurera alors les ressources nécessaires dans votre environnement cloud.
2. Utilisez les conteneurs de développement pour l'expérimentation : Connectez votre IDE local (comme VS Code) directement à un GPU cloud à l'aide des conteneurs de développement de Tensorfuse. Cela élimine le besoin de SSH, de copie de code et de gestion des dépendances. Toute modification de votre code local est instantanément synchronisée, permettant une expérimentation rapide en temps réel.
3. Affiner les modèles : Utilisez des bibliothèques d'entraînement populaires comme Axolotl, Unsloth ou Hugging Face pour affiner des modèles open-source sur vos jeux de données propriétaires. Vous pouvez également écrire des boucles d'entraînement personnalisées. La plateforme gère le provisionnement et la gestion des GPU sous-jacents.
4. Déployer pour l'inférence : Déployez vos modèles entraînés ou pré-entraînés en tant que points de terminaison sans serveur. Ces points de terminaison s'adaptent automatiquement en fonction du trafic entrant, de zéro pour gérer une forte concurrence, garantissant ainsi une rentabilité et des performances optimales. Les modèles peuvent être exposés en tant qu'API compatibles avec OpenAI.
5. Gérer avec les files d'attente de tâches : Pour les tâches asynchrones comme le traitement par lots ou l'inférence hors ligne, utilisez la fonction de files d'attente de tâches. Vous pouvez mettre en file d'attente des tâches par programmation, définir des paramètres de mise à l'échelle minimum et maximum pour une allocation efficace des ressources, et surveiller leur état via une simple commande CLI.

Fonctionnalités principales de Tensorfuse

• Inférence sans serveur : Met à l'échelle automatiquement les déploiements de GPU en réponse au trafic, avec des démarrages à froid rapides (démarrage des conteneurs en quelques secondes) et la possibilité de réduire à zéro pour économiser des coûts.
• Affinage efficace : Affinez les modèles en toute sécurité sur vos données privées en utilisant le S3 de votre cloud. Il offre une intégration flexible avec des frameworks populaires comme Axolotl et Huggingface.
• Files d'attente de tâches : Déployez et mettez en file d'attente des tâches par programmation pour le traitement par lots, avec une allocation efficace des ressources et un contrôle des coûts grâce à une mise à l'échelle configurable.
• Conteneurs de développement : Connectez le code local aux GPU du cloud sans SSH pour un développement et une expérimentation rapides et itératifs directement depuis votre IDE préféré.
• Inférence Multi-LoRA : Prise en charge native pour entraîner et échanger à chaud des milliers d'adaptateurs LoRA sur un seul GPU, maximisant l'utilisation du matériel et réduisant les coûts d'inférence.
• Large prise en charge matérielle : Exécutez des charges de travail sur une variété de matériels, y compris les GPU NVIDIA (A10G, A100, H100), les puces AWS Trainium/Inferentia, les TPU et les FPGA.
• Sécurité du cloud privé : Toutes les données, jeux de données et poids de modèles restent dans vos compartiments S3 privés d'AWS, garantissant un contrôle et une sécurité complets.

Cas d'utilisation pour Tensorfuse

Tensorfuse est idéal pour un large éventail d'applications IA/ML :

• Startups et petites équipes : Créez et déployez rapidement des fonctionnalités basées sur l'IA sans équipe DevOps dédiée, passant de l'idée à la production 20 fois plus vite.
• Inférence à grande échelle : Servez des modèles d'IA générative pour des applications avec un trafic en dents de scie ou imprévisible, en ne payant que pour le calcul que vous utilisez.
• Affinage de modèles personnalisés : Les entreprises peuvent affiner des modèles de base comme Llama ou Mistral sur leurs données propriétaires pour créer des modèles spécialisés et performants pour des besoins commerciaux spécifiques.
• Charges de travail de traitement par lots : Exécutez efficacement des tâches non en temps réel telles que l'analyse de données, la génération de rapports ou l'inférence hors ligne à grande échelle à l'aide du système de file d'attente de tâches rentable.
• Recherche et expérimentation en ML : Les chercheurs et les ingénieurs ML peuvent utiliser les conteneurs de développement pour itérer rapidement sur les modèles sans attendre la configuration de l'infrastructure.

Avantages de Tensorfuse

Les utilisateurs choisissent Tensorfuse pour ses avantages significatifs, notamment une réduction rapportée de 30 % des dépenses en GPU cloud et un temps de production 20 fois plus rapide. Il élimine le besoin de solutions DevOps complexes et autogérées, libérant ainsi des ressources d'ingénierie. La plateforme offre les performances et l'évolutivité d'un service géré avec la sécurité et les avantages financiers de l'exécution sur votre propre cloud. Les témoignages soulignent l'équipe de support exceptionnelle et réactive, qui aide à la migration et aux problèmes courants, rendant le processus d'intégration fluide et efficace.

Tarification et plans

Tensorfuse propose une structure de tarification à plusieurs niveaux pour répondre à différents besoins :

• Hacker (Gratuit) : Pour les développeurs indépendants et les projets personnels. Comprend 100 heures de GPU gérées (MGH), l'inférence sans serveur, les conteneurs de développement et le support communautaire.
• Starter (249 $/mois) : Pour les petites équipes. Comprend 2 000 MGH, toutes les fonctionnalités Hacker, plus l'affinage, les actions GitHub, les domaines personnalisés et le support Slack privé. Un essai gratuit de 14 jours est disponible.
• Growth (799 $/mois) : Pour les startups en croissance. Comprend 5 000 MGH, toutes les fonctionnalités Starter, plus les tâches par lots et les files d'attente de tâches, les environnements, l'inférence Multi-LoRA et le support premium. Un essai gratuit de 14 jours est disponible.
• Enterprise (Personnalisé) : Pour les grandes organisations ayant besoin de fonctionnalités avancées. Comprend des MGH personnalisés avec des remises sur volume, toutes les fonctionnalités Growth, plus le contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC), le SSO, la sécurité de niveau entreprise (SOC2, HIPAA) et un support d'ingénierie dédié.
• Offre pour startups : Les startups en phase de démarrage avec moins de 500 000 $ de financement peuvent être éligibles à 10 000 heures de gestion de calcul GPU gratuites pendant 6 mois.