Tensorfuse

프라이빗 클라우드 인프라에서 AI 모델의 원활한 배포, 파인튜닝, 오토스케일링을 지원하는 서버리스 GPU 런타임입니다.

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제품 개요

Tensorfuse이란 무엇인가요?

Tensorfuse는 쿠버네티스 클러스터를 자체 클라우드 인프라에서 관리하여 생성형 AI 모델 실행을 간소화하는 최첨단 플랫폼입니다. 서버리스 GPU 사용과 오토스케일링 기능을 통해 유휴 시 자원을 0으로 줄이고, 수요에 따라 빠르게 확장할 수 있습니다. Tensorfuse는 GPU(A10G, A100, H100), TPU, Trainium/Inferentia 칩, FPGA 등 다양한 하드웨어를 지원하여 유연하고 효율적인 모델 배포가 가능합니다. 이 플랫폼은 OpenAI 호환 API, 서버리스 학습 작업, LoRA 및 QLoRA와 같은 내장 파인튜닝 기법을 제공하며, 복잡한 인프라 관리를 추상화하여 AI 개발을 가속화하고 클라우드 GPU 비용을 절감합니다.

주요 기능

서버리스 GPU 관리
수동 개입 없이 동시 작업 부하를 처리하기 위해 GPU 자원을 0에서 자동으로 확장합니다.
다양한 하드웨어 지원
NVIDIA GPU, TPU, Trainium/Inferentia 칩, FPGA 등 다양한 하드웨어에서 AI 워크로드를 실행할 수 있습니다.
OpenAI 호환 API
AI 모델을 OpenAI 표준과 호환되는 API로 노출하여 쉽게 통합할 수 있습니다.
내장 모델 파인튜닝
LoRA, QLoRA, 강화학습 등 고급 파인튜닝 기법을 기본 제공 도구로 지원합니다.
커스텀 Docker 및 네트워킹
더 빠른 콜드 스타트를 위한 최적화된 Docker 구현과 멀티 노드 GPU 추론 및 학습을 위한 맞춤형 Istio 기반 네트워킹 계층을 제공합니다.
개발자 생산성 도구
GPU devcontainer와 핫 리로딩 기능으로 복잡한 설정 없이 GPU에서 빠르게 실험할 수 있습니다.

사용 사례

AI 모델 배포 : 서버리스 GPU 오토스케일링을 통해 프라이빗 클라우드에 맞춤형 AI 모델을 신속하게 배포할 수 있습니다.
생성형 AI 애플리케이션 : Llama3, Qwen, Stable Diffusion 등 생성형 AI 모델의 추론 및 배치 작업을 효율적으로 실행할 수 있습니다.
모델 파인튜닝 및 학습 : 복잡한 환경 관리 없이 고급 기법을 활용해 대규모 모델의 서버리스 학습과 파인튜닝을 수행할 수 있습니다.
비용 효율적인 클라우드 GPU 사용 : 지능형 오토스케일링과 효율적인 자원 관리를 통해 클라우드 GPU 비용을 최대 30%까지 절감할 수 있습니다.
DevOps 자동화 : GitHub Actions 연동으로 배포 워크플로우를 자동화하고 인프라 관리를 단순화합니다.