什么是Baseten？
Baseten 是一个先进的模型部署平台，旨在简化生产中 AI 模型的服务过程。它强调性能、安全性和愉悦的开发者体验，赋能数据科学家和工程师专注于构建创新的 AI 应用，而无需担心基础设施管理。它支持多种框架的模型，方便无缝集成并迅速扩展以满足用户需求。
Baseten的核心功能有哪些？
高性能推理： Baseten 提供令人印象深刻的模型吞吐量，达到每秒 1500 个标记，并确保低延迟，首次 Token 的响应时间通常低于 100 毫秒。
轻松的自动扩展： 平台的自动扩展器会根据传入的流量自动调整模型副本数量，使企业在维持性能的同时，不必为计算资源支付过高费用。
开源模型打包（Truss）： Truss 是一个跨框架的开源标准，用于打包机器学习模型，使团队更易于共享和部署它们的模型，无论是在本地还是在生产环境中。
魔法冷启动优化： Baseten 优化了模型管道的各个阶段，从构建镜像到获取权重，大大缩短了冷启动时间。
资源管理和可观察性： 平台提供详细的日志管理、事件过滤和实时跟踪关键指标（如推理计数和 GPU 在线时间），确保操作顺利，快速解决问题。
Baseten的特性是什么？
企业级基础设施： Baseten 优先考虑安全、可靠性和合规性，适合对操作框架有强大需求的企业应用。单租户选项进一步增强安全性，通过在虚拟和物理上隔离模型。
全面的成本管理： 平台提供监控和优化支出的工具，使组织能够控制其基础设施成本，同时受益于高性能的部署。
灵活的部署选项： 无论是在组织的基础设施上部署，还是在 Baseten 的云中，平台都支持多种部署场景，为团队提供满足其操作需求的灵活性。
Baseten的使用案例有哪些？
实时 AI 应用： Baseten 非常适合为交互式应用（如聊天机器人、虚拟助手和翻译服务）提供支持，在用户满意度至关重要的情况下保持低延迟。
自定义模型开发： 数据科学家可以利用 Baseten 构建和部署针对独特业务挑战的特定领域模型，而无需担心底层基础设施管理。
快速原型开发和扩展： 其用户友好的环境便于快速部署原型模型，让公司能够测试新想法并根据反馈迅速迭代。
高容量推理负载： 需要处理大量模型预测的组织可以依赖 Baseten 的流线型自动扩展和优化功能，以在高负载下维持高性能。
如何使用Baseten？
要开始使用 Baseten，请按照以下简单步骤操作：
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安装 Truss：
pip install --upgrade truss -
打包你的模型： 使用 Truss 创建配置文件并在 Python 中定义模型行为，以打包你的模型。
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推送你的模型： 通过以下命令将模型上传至 Baseten：
truss push -
部署和扩展： 监控你的部署并配置自动扩展设置，以有效管理模型流量。
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访问你的端点： 部署完成后，你的模型将通过自动生成的 API 端点可用，随时准备进行实时交互。
