Tensorfuse

Tensorfuseは、開発者や組織が自身のAWSクラウドインフラストラクチャ上で直接サーバーレスGPUを管理するための強力なプラットフォームを提供します。生成AIモデルのライフサイクル全体、つまりファインチューニングや実験から本番環境でのデプロイやオートスケーリングまでを効率化するように設計されています。Kubernetes、Docker、インフラプロビジョニングの複雑さを抽象化することで、TensorfuseはチームがAIアプリケーションの構築に集中できるようにし、市場投入までの時間を大幅に短縮し、運用コストを削減します。

このプラットフォームは、サーバーレスアーキテクチャのシンプルさと、プライベートクラウド上での実行によるセキュリティと制御という、両方の長所を提供するように構築されています。これにより、独自のデータとモデルの重みはプライベートS3バケットから出ることがなく、最大限のセキュリティとコンプライアンスが保証されます。Tensorfuseは効率性を追求して設計されており、最適化されたコンテナランタイムにより、重いGPUワークロードでも高速なコールドスタートが可能になり、サービスを数秒でゼロからスケールアップできます。

Tensorfuseの使い方

Tensorfuseの利用開始は、簡単なプロセスになるように設計されています：

1. サインアップとAWS接続： まず、プラン（無料の「Hacker」ティアを含む）にサインアップし、AWSアカウントを接続します。その後、Tensorfuseがクラウド環境内に必要なリソースをセットアップします。
2. 開発コンテナを使用した実験： Tensorfuseの開発コンテナを使用して、ローカルIDE（VS Codeなど）をクラウドGPUに直接接続します。これにより、SSH、コードのコピー、依存関係の管理が不要になります。ローカルコードへの変更は即座に同期され、迅速なリアルタイム実験が可能になります。
3. モデルのファインチューニング： Axolotl、Unsloth、Hugging Faceなどの一般的なトレーニングライブラリを利用して、独自のデータセットでオープンソースモデルをファインチューニングします。カスタムのトレーニングループを作成することもできます。プラットフォームが基盤となるGPUのプロビジョニングと管理を処理します。
4. 推論のためのデプロイ： トレーニング済みまたは事前トレーニング済みのモデルをサーバーレスエンドポイントとしてデプロイします。これらのエンドポイントは、受信トラフィックに基づいて自動的にスケーリングし、ゼロから高同時実行性を処理するように拡張されるため、コスト効率とパフォーマンスが保証されます。モデルはOpenAI互換のAPIとして公開できます。
5. ジョブキューによる管理： バッチ処理やオフライン推論などの非同期タスクには、ジョブキュー機能を使用します。プログラムでジョブをキューに入れ、効率的なリソース割り当てのために最小および最大スケーリングパラメータを定義し、簡単なCLIコマンドでステータスを監視できます。

Tensorfuseの主な機能

• サーバーレス推論： トラフィックに応じてGPUデプロイメントを自動的にスケーリングし、高速なコールドスタート（数秒でコンテナを起動）とコスト削減のためにゼロにスケールダウンする機能を備えています。
• 効率的なファインチューニング： クラウドのS3を使用して、プライベートデータでモデルを安全にファインチューニングします。AxolotlやHuggingfaceなどの一般的なフレームワークとの柔軟な統合を提供します。
• ジョブキュー： バッチ処理のためにプログラムでジョブをデプロイおよびキューに入れ、設定可能なスケーリングにより効率的なリソース割り当てとコスト管理を実現します。
• 開発コンテナ： SSHなしでローカルコードをクラウドGPUに接続し、お気に入りのIDEから直接、迅速で反復的な開発と実験を行います。
• マルチLoRA推論： 単一のGPUで数千のLoRAアダプタをトレーニングおよびホットスワップするための標準サポートにより、ハードウェア使用率を最大化し、推論コストを削減します。
• 幅広いハードウェアサポート： NVIDIA GPU（A10G、A100、H100）、AWS Trainium/Inferentiaチップ、TPU、FPGAなど、さまざまなハードウェアでワークロードを実行します。
• プライベートクラウドセキュリティ： すべてのデータ、データセット、モデルの重みはプライベートAWS S3バケット内に保持され、完全な制御とセキュリティを保証します。

Tensorfuseの使用例

Tensorfuseは、幅広いAI/MLアプリケーションに最適です：

• スタートアップと小規模チーム： 専門のDevOpsチームなしでAI搭載機能を迅速に構築・デプロイし、アイデアから本番までを20倍速くします。
• 大規模推論： スパイクのある、または予測不可能なトラフィックを持つアプリケーション向けに生成AIモデルを提供し、使用した計算量に対してのみ支払います。
• カスタムモデルのファインチューニング： 企業は、LlamaやMistralなどのベースモデルを独自のデータでファインチューニングし、特定のビジネスニーズに合わせた専門的で高性能なモデルを作成できます。
• バッチ処理ワークロード： コスト効率の高いジョブキューシステムを使用して、データ分析、レポート生成、大規模なオフライン推論などの非リアルタイムタスクを効率的に実行します。
• MLの研究と実験： 研究者やMLエンジニアは、開発コンテナを使用して、インフラ設定を待つことなくモデルを迅速に反復できます。

Tensorfuseの利点

ユーザーがTensorfuseを選ぶ理由は、クラウドGPU支出を30%削減し、製品化までの時間を20倍短縮するという大きな利点があるためです。複雑な自己管理のDevOpsソリューションの必要性をなくし、エンジニアリングリソースを解放します。このプラットフォームは、マネージドサービスのパフォーマンスとスケーラビリティを提供しつつ、自社のクラウドで実行することによるセキュリティとコストの利点も兼ね備えています。顧客の声では、移行や継続的な問題を支援する卓越した迅速なサポートチームが強調されており、オンボーディングプロセスがスムーズかつ効率的になります。

料金プラン

Tensorfuseは、さまざまなニーズに合わせて階層化された料金体系を提供しています：

• Hacker（無料）： 個人開発者やサイドプロジェクト向け。100 MGH（管理GPU時間）、サーバーレス推論、開発コンテナ、コミュニティサポートが含まれます。
• Starter（月額$249）： 小規模チーム向け。2,000 MGH、すべてのHacker機能に加え、ファインチューニング、GitHub Actions、カスタムドメイン、プライベートSlackサポートが含まれます。14日間の無料トライアルが利用可能です。
• Growth（月額$799）： 成長中のスタートアップ向け。5,000 MGH、すべてのStarter機能に加え、バッチジョブ＆ジョブキュー、環境、マルチLoRA推論、プレミアムサポートが含まれます。14日間の無料トライアルが利用可能です。
• Enterprise（カスタム）： 高度な機能を必要とする大企業向け。ボリュームディスカウント付きのカスタムMGH、すべてのGrowth機能に加え、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、SSO、エンタープライズグレードのセキュリティ（SOC2、HIPAA）、専任のエンジニアリングサポートが含まれます。
• スタートアップディール： 資金調達額が50万ドル未満の初期段階のスタートアップは、6か月間10,000時間の無料GPUコンピューティング管理の対象となる場合があります。