Tensorfuse

Что такое Tensorfuse?

Tensorfuse — это современная платформа, упрощающая запуск генеративных AI-моделей за счёт управления кластерами Kubernetes в вашем облаке. Она обеспечивает серверлесс-использование GPU с автоскейлингом: ресурсы масштабируются до нуля в простое и быстро увеличиваются при росте нагрузки. Tensorfuse поддерживает разнообразное оборудование (GPU: A10G, A100, H100; TPU; Trainium/Inferentia; FPGA), что позволяет гибко и эффективно развёртывать модели. Платформа предлагает OpenAI-совместимые API, серверлесс-обучение и встроенные методы дообучения, такие как LoRA и QLoRA, полностью скрывая сложное управление инфраструктурой, чтобы ускорить AI-разработку и снизить расходы на GPU.

Ключевые функции

• Serverless GPU Management

  Автоматически масштабирует ресурсы GPU от нуля для обработки одновременных рабочих нагрузок без ручного вмешательства.

• Multi-Hardware Support

  Выполняет AI-задачи на различном оборудовании, включая NVIDIA GPU, TPU, Trainium/Inferentia и FPGA.

• OpenAI-Compatible API

  Позволяет использовать ваши AI-модели через API, совместимые со стандартами OpenAI, для легкой интеграции.

• Built-in Model Finetuning

  Поддерживает современные методы дообучения, такие как LoRA, QLoRA и обучение с подкреплением, с готовыми инструментами.

• Custom Docker and Networking

  Оптимизированная реализация Docker для быстрого старта и собственная сеть на базе Istio для распределённого инференса и обучения на GPU.

• Developer Productivity Tools

  GPU devcontainers с горячей перезагрузкой позволяют быстро экспериментировать напрямую на GPU без сложной настройки.

Варианты использования

• AI Model Deployment : Развёртывайте собственные AI-модели в частном облаке с автоскейлингом серверлесс-GPU.
• Generative AI Applications : Эффективно запускайте инференс и пакетные задания для генеративных AI-моделей, таких как Llama3, Qwen и Stable Diffusion.
• Model Finetuning and Training : Выполняйте серверлесс-обучение и дообучение крупных моделей с помощью современных методов без управления окружением.
• Cost-Effective Cloud GPU Usage : Снижайте расходы на облачные GPU до 30% благодаря интеллектуальному автоскейлингу и эффективному управлению ресурсами.
• DevOps Automation : Автоматизируйте процессы развёртывания с помощью интеграции GitHub Actions и упрощайте управление инфраструктурой.

Часто задаваемые вопросы