Union AI

Что такое Union AI?

Union AI — это комплексная платформа оркестрации AI, предназначенная для ускорения жизненного цикла разработки AI, позволяя командам эффективно строить, запускать и масштабировать сложные workflow и pipeline машинного обучения. Она обеспечивает оптимизированную производительность с помощью переиспользуемых контейнеров, поддерживает масштабный параллелизм и легко интегрируется с популярными облачными провайдерами и вычислительными фреймворками. Union AI гарантирует оптимизацию затрат, надёжную безопасность и управление данными, сохраняя данные в облаках пользователей и предоставляя инструменты для наблюдаемости и отладки в реальном времени. Масштабируемая архитектура поддерживает мульти-модельные pipeline инференса и сквозные workflow машинного обучения, что делает платформу идеальной для предприятий, внедряющих AI в промышленном масштабе.

Ключевые функции

• Масштабируемость в мультиоблаке и мультикластере

  Автоматически распределяет рабочие нагрузки между несколькими кластерами и облачными провайдерами, такими как AWS, GCP и Azure, обеспечивая бесшовное масштабирование и оптимизацию ресурсов.

• Оптимизированный параллелизм и кэширование

  Поддерживает выполнение десятков тысяч параллельных заданий с полным кэшированием workflow для устранения избыточных вычислений и ускорения завершения процессов.

• Переиспользуемые контейнеры и быстрая обработка

  Сокращает время холодного старта с помощью устойчивых, переиспользуемых контейнеров, обеспечивая миллисекундную скорость выполнения для сложных AI-задач.

• Надёжная оркестрация workflow

  Позволяет создавать сложные workflow с ветвлением, циклами, обработкой ошибок и отслеживанием артефактов, обеспечивая воспроизводимость и модульность для команд.

• Наблюдаемость и оптимизация затрат

  Обеспечивает мониторинг вычислительных затрат в реальном времени и реализует функции, такие как тёплые контейнеры и масштабирование до нуля, чтобы минимизировать избыточные расходы.

• Безопасность и управление данными

  Данные остаются в облачной среде пользователя, поддерживается управление доступом на основе ролей и соблюдение отраслевых стандартов, таких как SOC 2 Type II.

Варианты использования

• Автоматизация AI/ML workflow : Data scientists и инженеры могут автоматизировать сложные pipeline машинного обучения — от предварительной обработки данных до обучения моделей и инференса — с полной трассируемостью.
• Высокопроизводительный инференс : Поддерживает масштабируемые, отказоустойчивые AI-инференс pipeline с использованием GPU и TPU, динамически регулируя ресурсы под изменяющиеся нагрузки.
• Мульти-модельные AI pipeline : Позволяет строить и управлять составными AI pipeline, включающими несколько моделей и задач, что открывает возможности для сложных AI-приложений, таких как автономное вождение и персонализированная медицина.
• Экономное управление облачными ресурсами : Оптимизирует использование облачных вычислений, направляя рабочие нагрузки на основе доступности GPU и цен между разными облачными провайдерами.
• Безопасное корпоративное внедрение AI : Позволяет безопасно развёртывать AI workflow в корпоративных облаках с жёстким управлением данными, контролем доступа и сертификацией соответствия.

Часто задаваемые вопросы