Run AI
Run:ai是一款AI優(yōu)化和編排平臺,可簡化和優(yōu)化大規(guī)模AI模型的訓練和部署過程,提供可擴展、優(yōu)化的AI計算資源,并支持跨云和本地環(huán)境的模型訓練和部署。,Run AI官網(wǎng)入口網(wǎng)址
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Run:ai是一款AI優(yōu)化和編排平臺,可簡化和優(yōu)化大規(guī)模AI模型的訓練和部署過程,提供可擴展、優(yōu)化的AI計算資源,并支持跨云和本地環(huán)境的模型訓練和部署。
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Run AI簡介
什么是”Run AI”?
Run:ai是一款AI優(yōu)化和編排平臺,專為AI和深度學習工作負載優(yōu)化和編排GPU計算資源而設計。它可以簡化和優(yōu)化大規(guī)模AI模型的訓練和部署過程,提供可擴展、優(yōu)化的AI計算資源,并支持跨云和本地環(huán)境的模型訓練和部署。
“Run AI”有哪些功能?
1. 數(shù)據(jù)預處理:通過與Spark、Ray、Dask和Rapids等框架的集成,將數(shù)據(jù)處理管道擴展到數(shù)百臺機器,提高處理效率和管理便捷性。
2. 模型構建:通過一鍵式命令在云端或本地環(huán)境中快速啟動開發(fā)環(huán)境,并與常用的IDE和實驗跟蹤工具(如Jupyter Notebooks、Pycharm、VScode、W&B、Comet.ml等)進行遠程連接,支持多GPU或單個GPU的分數(shù)使用。
3. 模型訓練和微調(diào):在共享的GPU池中啟動數(shù)百個分布式批處理作業(yè),無需擔心排隊、基礎設施故障或GPU配置。與Pytorch Lightning、Ray、Horovod等分布式訓練框架集成,輕松實現(xiàn)從單機到數(shù)百臺分布式機器的擴展。
4. 模型服務(推理):根據(jù)模型大小和SLA優(yōu)化計算資源,將推理成本降低高達90%。支持在云端、本地環(huán)境和邊緣服務器上部署模型,并通過URL或Gradio、Streamlit等Web UI為用戶提供安全訪問。
應用場景:
1. 大規(guī)模AI模型訓練和部署:Run:ai可以幫助企業(yè)簡化和優(yōu)化大規(guī)模AI模型的訓練和部署過程,提高資源利用率和效率。
2. 跨云和本地環(huán)境的模型訓練和部署:Run:ai支持在跨云和本地環(huán)境中進行模型訓練和部署,提供統(tǒng)一的平臺和工具,簡化管理和操作。
“Run AI”如何使用?
1. 數(shù)據(jù)預處理:使用內(nèi)置集成的框架,如Spark、Ray、Dask和Rapids,將數(shù)據(jù)處理管道擴展到數(shù)百臺機器。
2. 模型構建:通過一鍵式命令啟動開發(fā)環(huán)境,并與常用的IDE和實驗跟蹤工具進行遠程連接。
3. 模型訓練和微調(diào):在共享的GPU池中啟動分布式批處理作業(yè),與分布式訓練框架集成,輕松實現(xiàn)擴展。
4. 模型服務(推理):根據(jù)模型大小和SLA優(yōu)化計算資源,支持在云端、本地環(huán)境和邊緣服務器上部署模型。
Run AI官網(wǎng)入口網(wǎng)址
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數(shù)據(jù)評估
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