Tensorfuse

Tensorfuse cung cấp một nền tảng mạnh mẽ cho các nhà phát triển và tổ chức để quản lý GPU không máy chủ trực tiếp trên cơ sở hạ tầng đám mây AWS của riêng họ. Nó được thiết kế để hợp lý hóa toàn bộ vòng đời của các mô hình AI tạo sinh, từ tinh chỉnh và thử nghiệm đến triển khai và tự động mở rộng quy mô trong sản xuất. Bằng cách trừu tượng hóa sự phức tạp của Kubernetes, Docker và việc cung cấp cơ sở hạ tầng, Tensorfuse cho phép các nhóm tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng AI, giảm đáng kể thời gian đưa sản phẩm ra thị trường và chi phí vận hành.

Nền tảng này được xây dựng để cung cấp những gì tốt nhất của cả hai thế giới: sự đơn giản của kiến trúc không máy chủ và sự an toàn, kiểm soát khi chạy trên đám mây riêng của bạn. Điều này có nghĩa là dữ liệu độc quyền và trọng số mô hình của bạn không bao giờ rời khỏi các bucket S3 riêng tư của bạn, đảm bảo an ninh và tuân thủ tối đa. Tensorfuse được thiết kế để mang lại hiệu quả, với một runtime container được tối ưu hóa cho phép khởi động nguội nhanh chóng cho các khối lượng công việc GPU nặng, cho phép các dịch vụ mở rộng từ con số không trong vài giây.

Cách sử dụng Tensorfuse

Bắt đầu với Tensorfuse được thiết kế là một quy trình đơn giản:

1. Đăng ký & Kết nối AWS: Bắt đầu bằng cách đăng ký một gói (bao gồm cả bậc 'Hacker' miễn phí) và kết nối tài khoản AWS của bạn. Tensorfuse sau đó sẽ thiết lập các tài nguyên cần thiết trong môi trường đám mây của bạn.
2. Sử dụng Vùng chứa Phát triển để Thử nghiệm: Kết nối IDE cục bộ của bạn (như VS Code) trực tiếp với GPU đám mây bằng cách sử dụng Vùng chứa Phát triển của Tensorfuse. Điều này loại bỏ nhu cầu về SSH, sao chép mã và quản lý phụ thuộc. Mọi thay đổi đối với mã cục bộ của bạn đều được đồng bộ hóa ngay lập tức, cho phép thử nghiệm thời gian thực nhanh chóng.
3. Tinh chỉnh Mô hình: Sử dụng các thư viện đào tạo phổ biến như Axolotl, Unsloth hoặc Hugging Face để tinh chỉnh các mô hình nguồn mở trên bộ dữ liệu độc quyền của bạn. Bạn cũng có thể viết các vòng lặp đào tạo tùy chỉnh. Nền tảng sẽ xử lý việc cung cấp và quản lý GPU cơ bản.
4. Triển khai để Suy luận: Triển khai các mô hình đã được đào tạo hoặc được đào tạo trước của bạn dưới dạng các điểm cuối không máy chủ. Các điểm cuối này tự động mở rộng quy mô dựa trên lưu lượng truy cập đến, từ con số không để xử lý đồng thời cao, đảm bảo hiệu quả chi phí và hiệu suất. Các mô hình có thể được hiển thị dưới dạng các API tương thích với OpenAI.
5. Quản lý bằng Hàng đợi Công việc: Đối với các tác vụ không đồng bộ như xử lý hàng loạt hoặc suy luận ngoại tuyến, hãy sử dụng tính năng Hàng đợi Công việc. Bạn có thể xếp hàng công việc theo chương trình, xác định các tham số mở rộng tối thiểu và tối đa để phân bổ tài nguyên hiệu quả và giám sát trạng thái của chúng thông qua một lệnh CLI đơn giản.

Tính năng chính của Tensorfuse

• Suy luận Không máy chủ: Tự động mở rộng quy mô triển khai GPU để đáp ứng lưu lượng truy cập, với khả năng khởi động nguội nhanh (khởi động container trong vài giây) và khả năng thu nhỏ về không để tiết kiệm chi phí.
• Tinh chỉnh Hiệu quả: Tinh chỉnh các mô hình một cách an toàn trên dữ liệu riêng tư của bạn bằng S3 trên đám mây của bạn. Nó cung cấp tích hợp linh hoạt với các framework phổ biến như Axolotl và Huggingface.
• Hàng đợi Công việc: Triển khai và xếp hàng công việc theo chương trình để xử lý hàng loạt, với việc phân bổ tài nguyên hiệu quả và kiểm soát chi phí thông qua việc mở rộng quy mô có thể cấu hình.
• Vùng chứa Phát triển: Kết nối mã cục bộ với GPU đám mây mà không cần SSH để phát triển và thử nghiệm lặp đi lặp lại nhanh chóng trực tiếp từ IDE yêu thích của bạn.
• Suy luận Đa LoRA: Hỗ trợ sẵn có để đào tạo và hoán đổi nóng hàng nghìn bộ điều hợp LoRA trên một GPU duy nhất, tối đa hóa việc sử dụng phần cứng và giảm chi phí suy luận.
• Hỗ trợ Phần cứng Rộng rãi: Chạy khối lượng công việc trên nhiều loại phần cứng, bao gồm GPU NVIDIA (A10G, A100, H100), chip AWS Trainium/Inferentia, TPU và FPGA.
• Bảo mật Đám mây Riêng: Tất cả dữ liệu, bộ dữ liệu và trọng số mô hình vẫn nằm trong các bucket S3 riêng tư của AWS, đảm bảo toàn quyền kiểm soát và bảo mật.

Các trường hợp sử dụng Tensorfuse

Tensorfuse lý tưởng cho một loạt các ứng dụng AI/ML:

• Các công ty khởi nghiệp và nhóm nhỏ: Nhanh chóng xây dựng và triển khai các tính năng do AI cung cấp mà không cần đội ngũ DevOps chuyên dụng, chuyển từ ý tưởng sang sản xuất nhanh hơn 20 lần.
• Suy luận Quy mô lớn: Phục vụ các mô hình AI tạo sinh cho các ứng dụng có lưu lượng truy cập đột biến hoặc không thể đoán trước, chỉ trả tiền cho lượng tính toán bạn sử dụng.
• Tinh chỉnh Mô hình Tùy chỉnh: Các công ty có thể tinh chỉnh các mô hình cơ sở như Llama hoặc Mistral trên dữ liệu độc quyền của họ để tạo ra các mô hình chuyên biệt, hiệu suất cao cho các nhu cầu kinh doanh cụ thể.
• Khối lượng công việc Xử lý Hàng loạt: Chạy hiệu quả các tác vụ không thời gian thực như phân tích dữ liệu, tạo báo cáo hoặc suy luận ngoại tuyến quy mô lớn bằng hệ thống hàng đợi công việc tiết kiệm chi phí.
• Nghiên cứu và Thử nghiệm ML: Các nhà nghiên cứu và kỹ sư ML có thể sử dụng Vùng chứa Phát triển để nhanh chóng lặp lại các mô hình mà không cần chờ thiết lập cơ sở hạ tầng.

Ưu điểm của Tensorfuse

Người dùng chọn Tensorfuse vì những lợi ích đáng kể của nó, bao gồm việc giảm 30% chi tiêu cho GPU đám mây và thời gian sản xuất nhanh hơn 20 lần. Nó loại bỏ nhu cầu về các giải pháp DevOps phức tạp, tự quản lý, giải phóng tài nguyên kỹ thuật. Nền tảng này cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng của một dịch vụ được quản lý với sự an toàn và lợi ích về chi phí khi chạy trên đám mây của riêng bạn. Các lời chứng thực nhấn mạnh đội ngũ hỗ trợ đặc biệt và phản ứng nhanh, hỗ trợ di chuyển và các vấn đề đang diễn ra, giúp quá trình tham gia trở nên suôn sẻ và hiệu quả.

Giá cả và gói dịch vụ

Tensorfuse cung cấp một cấu trúc giá theo cấp để phù hợp với các nhu cầu khác nhau:

• Hacker (Miễn phí): Dành cho các nhà phát triển độc lập và các dự án phụ. Bao gồm 100 Giờ GPU được Quản lý (MGH), Suy luận Không máy chủ, Vùng chứa Phát triển và hỗ trợ cộng đồng.
• Starter ($249/tháng): Dành cho các nhóm nhỏ. Bao gồm 2.000 MGH, tất cả các tính năng của Hacker, cộng với Tinh chỉnh, GitHub Actions, Tên miền Tùy chỉnh và hỗ trợ Slack riêng. Có sẵn bản dùng thử miễn phí 14 ngày.
• Growth ($799/tháng): Dành cho các công ty khởi nghiệp đang phát triển. Bao gồm 5.000 MGH, tất cả các tính năng của Starter, cộng với Công việc Hàng loạt & Hàng đợi Công việc, Môi trường, suy luận Đa LoRA và hỗ trợ cao cấp. Có sẵn bản dùng thử miễn phí 14 ngày.
• Enterprise (Tùy chỉnh): Dành cho các tổ chức lớn cần các tính năng nâng cao. Bao gồm MGH tùy chỉnh với chiết khấu theo số lượng, tất cả các tính năng của Growth, cộng với Kiểm soát Truy cập Dựa trên Vai trò (RBAC), SSO, bảo mật cấp doanh nghiệp (SOC2, HIPAA) và hỗ trợ kỹ thuật chuyên dụng.
• Ưu đãi cho Startup: Các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu với nguồn vốn dưới 500 nghìn đô la có thể đủ điều kiện nhận 10.000 giờ quản lý tính toán GPU miễn phí trong 6 tháng.