
Tensorfuse
Tensorfuse 是一个无服务器 GPU 平台,允许开发者在自己的 AWS 云上微调、部署和自动扩展生成式 AI 模型。它简化了基础设施管理,提供无服务器推理、作业队列和开发容器等功能,以加速开发、降低成本并消除 DevOps 开销。
部署基础设施热门 AI 工具包括 Cloudflare、Google Cloud、OctoAI、Supabase、Ollama、Hewlett Packard Enterprise (HPE)、Broadcom、DigitalOcean、NVIDIA Build、Runpod 等,帮助您快速提升效率。

Tensorfuse 是一个无服务器 GPU 平台,允许开发者在自己的 AWS 云上微调、部署和自动扩展生成式 AI 模型。它简化了基础设施管理,提供无服务器推理、作业队列和开发容器等功能,以加速开发、降低成本并消除 DevOps 开销。
部署
Cortex Labs 是一个去中心化的开源公共区块链,旨在直接在链上运行 AI 模型和 AI 驱动的 dApp。它以实现高效 AI 推理的 Cortex 虚拟机(CVM)和用于可扩展性的 ZkRollup Layer 2 解决方案 ZkMatrix 为特色。其目标是通过创建一个开发者可以构建、共享和商业化智能合约中 AI 模型的生态系统,来实现 AI 的民主化。
AI 平台

PowerSpect 是一个由人工智能驱动的平台,旨在简化和自动化基础设施巡检。它利用先进的计算机视觉、3D建模和预测性分析技术,分析图像和传感器数据。该平台专为能源和公用事业等行业设计,帮助检测潜在问题、预测维护需求,并确保输电塔等关键资产的安全性和可靠性。
目标检测
DigitalOcean 是一个专注于开发者的云基础设施平台,可简化应用程序的构建、部署和扩展。它提供一整套产品,包括虚拟机(Droplets)、托管 Kubernetes 和 GradientAI 平台,为创建和托管足以改变世界的人工智能应用(从个人项目到大型企业)提供强大的 GPU 资源和工具。
托管
NVIDIA Build 是一个面向开发者和企业的综合性平台,用于发现、定制和部署生产级的生成式AI模型。它提供庞大的优化模型目录、用于高性能推理的NVIDIA NIM微服务以及加速开发的应用蓝图。
模型库

Thunder Compute 是一个超低成本的GPU云平台,专为AI和机器学习开发者设计。它提供NVIDIA A100和T4等按需GPU实例,价格比主流云服务商低80%。凭借一键设置、VS Code集成和无缝扩展等功能,它极大地简化了从原型设计到生产的开发工作流程,让开发者能专注于构建模型,而非管理基础设施。
机器学习

Massed Compute 是一个云平台,提供按需、高性能的 NVIDIA GPU 和 CPU。它为人工智能开发、机器学习和大数据分析提供灵活、可扩展且经济实惠的计算能力,无需长期合同,专为创新者和开发者设计。
机器学习


Heurist AI 是一个专为链上经济设计的全栈、去中心化人工智能基础设施。它为开发者提供统一的API以访问众多AI模型,并提供一个框架来构建可组合的AI代理。通过利用去中心化物理基础设施网络(DePIN),Heurist 连接了GPU提供商和AI开发者,旨在普及AI计算的访问权限并促进Web3领域的创新。
API

一个为开发者设计的高性能平台,用于构建、定制和扩展生成式AI应用。它提供业界领先的快速推理引擎、先进的微调功能以及对广泛开源模型的访问,从而实现实时、高性价比的AI解决方案。
模型部署


一个企业级平台,用于快速部署、管理和扩展生成式AI应用。它提供统一的基础设施控制平面,以简化LLM部署、监控性能并优化计算成本,从而安全高效地加速生成式AI的采用。
MLOps
Google Cloud 是一套全面的云计算服务,提供基础设施、平台和无服务器环境。它在人工智能/机器学习(Vertex AI 和 Gemini)和数据分析(BigQuery)方面表现卓越,并为从初创公司到全球性企业的各种规模的企业提供可扩展、安全的基础设施。
机器学习
Cirrascale 提供专为大规模人工智能、深度学习和高性能计算(HPC)量身定制的高性能专用 GPU 云服务。它提供对最新 NVIDIA GPU 硬件和可扩展基础设施的访问,使企业能够高效地训练大型模型并运行复杂的计算工作负载。
模型训练



AI 基础设施是构建、训练和部署人工智能模型所需的基础平台、服务和硬件。这些工具提供可扩展的计算资源(如 GPU 和 TPU),以及用于管理整个机器学习生命周期的专用软件。对于需要处理大规模数据集和复杂计算的开发者与组织而言,它们至关重要,能够支持大规模定制化 AI 解决方案的创建。这种基础设施抽象了管理硬件的复杂性,使团队能专注于模型开发和创新。
AI 基础设施对于构建专有 AI 能力的科技公司、研究机构和企业至关重要。它被用于训练大型语言模型 (LLM)、开发用于工业自动化的计算机视觉系统,以及为电商平台部署实时推荐引擎。数据科学团队依靠它来管理复杂的实验跟踪和模型版本控制。
选择 AI 基础设施时,应考虑具体的计算需求,如所需 GPU 的类型和数量。评估平台的可扩展性及其处理工作负载波动的能力。考量其 MLOps 工具的全面性,以确保工作流程的顺畅。最后,分析其定价模式——按需付费、预留实例或无服务器模式——以匹配您的预算和使用模式。
一个研究实验室或 AI 初创公司需要基于其专有数据集训练一个大型语言模型 (LLM)。他们使用 AI 基础设施提供商来访问一个由数百个高性能 GPU 组成的集群。这使他们能够高效地进行分布式训练,将训练时间从数月缩短至数周。平台预配置的环境和数据存储解决方案简化了设置过程,让研究人员能专注于模型架构和实验,而非硬件管理。
一家电子商务公司希望部署一个用于实时产品推荐的机器学习模型。他们使用 AI 基础设施提供商的托管式模型托管服务。该服务提供了一个可扩展的 API 端点,能在促销活动期间自动处理流量高峰。内置的监控工具让其运维团队能够跟踪延迟和错误率,确保流畅的用户体验。通过使用托管服务,该公司避免了自行搭建和维护服务基础设施的复杂性。
一个企业数据科学团队管理着数十个生产环境中的模型。他们采用了一个 MLOps 平台来简化整个工作流程。该平台提供了数据版本控制、实验跟踪和模型注册等工具,为每个模型创建了可复现和可审计的记录。他们的 CI/CD 管道与该平台集成,自动化了测试、验证和部署新模型版本的流程,从而显著减少了人为错误,并加快了新 AI 功能的上市时间。
一位开发者正在为法律行业构建一个专业的聊天机器人。他们没有从头开始训练模型,而是使用来自基础设施提供商的无服务器 API 来微调一个大型基础模型。他们将一个经过整理的小型法律问答数据集上传到该服务。平台在其托管的基础设施上处理整个微调过程。完成后,开发者会获得一个用于其定制模型的私有 API 端点,从而可以轻松地将其集成到应用程序中,而无需管理任何服务器。
一家计算机视觉公司需要处理数百万张图像以备模型训练。他们使用 AI 基础设施提供商的云存储和数据处理服务。他们构建了一个自动化管道,每当新图像上传时,就会触发调整大小和归一化等处理作业。这种无服务器方法使他们能够并行处理海量数据,而无需预配或管理服务器,确保其数据集随时可用于下一次训练运行。
一家金融服务公司正在使用敏感的客户数据开发欺诈检测模型。他们需要一个安全且协作的环境。他们使用一个专业的 AI 平台,该平台提供具有严格访问控制的隔离开发环境(笔记本)。数据科学家可以在不暴露原始数据的情况下协作进行模型开发。该平台内置的安全功能和合规认证确保所有开发活动都遵守行业法规,从而在保护数据隐私的同时实现创新。
AI 基础设施是指开发、训练、部署和管理 AI 模型所需的整套硬件、软件和服务的集合。它包括强大的计算资源(如 GPU)、专门的数据存储、网络以及 MLOps 平台。本质上,它是构建所有 AI 应用程序的基础,为整个机器学习生命周期提供必要的算力和工具。
选择合适的 AI 基础设施取决于几个因素。首先,评估您的性能需求:您需要什么类型的 GPU 或加速器,以及需要多少数量?其次,考虑可扩展性和灵活性,以应对未来的增长。第三,评估 MLOps 功能,确保它们能支持您的工作流程。最后,比较定价模型(例如,按需付费与预留实例),为您的使用模式找到最具成本效益的解决方案。
这些术语描述了 AI 云计算中不同级别的服务管理:
AI 基础设施的核心组成部分协同工作,以支持机器学习的生命周期。它们通常包括:
专用的 AI 基础设施主要面向正在构建、训练或部署自己定制 AI 模型的开发者、数据科学家、研究人员和组织。虽然最终用户可能通过 SaaS 应用程序与 AI 交互,但这些应用程序的创建者依赖于强大的基础设施。如果您的工作涉及处理大型数据集、运行复杂的训练任务或大规模提供模型服务,那么您就需要一个专业的 AI 基础设施解决方案。