什么是Run？
Run:ai 是一个强大的 AI 优化和编排平台，专门设计用于增强 AI 和深度学习工作负载的 GPU 计算资源。它帮助组织简化 AI 开发流程，改善资源利用率，并在快速发展的人工智能领域促进创新。
Run的核心功能有哪些？
Run:ai 提供一系列创新特性，以方便高效管理 AI 工作负载：
AI 工作负载调度器： 该功能通过利用专门为整个 AI 生命周期设计的定制工作负载调度器来优化资源管理。它确保根据实时需求有效分配资源。
GPU 分数： 借助 GPU 分数能力，最大化成本效率，使用户能够为笔记本农场和推理环境分配部分 GPU。这意味着您可以用相同的基础设施完成更多任务。
节点池管理： 通过节点池轻松控制异构 AI 集群。该功能允许在节点池级别建立配额、优先级和策略，确保在用户和工作负载之间公平分配资源。
容器编排： 在云原生 AI 集群上编排分布式、容器化的工作负载。该能力在不同环境中部署工作负载提供灵活性，无论是在本地还是在云上。
全面可见性： 通过详细的仪表板、历史分析和消费报告，深入了解云和本地设置中的基础设施和工作负载利用率。这种透明度帮助组织在资源分配上做出明智决策。
Run的特性是什么？
Run:ai 的设计着眼于未来，确保您的 AI 计划不仅有效而且可持续。主要特性包括：
简单且可扩展： Run:ai 的平台旨在实现简单性和可扩展性。用户可以轻松启动定制工作区，使团队在不同规模下都能轻松访问。
针对 GPU 优化： 在 GPU 性能上强调，Run:ai 确保组织能够有效利用尖端硬件进步。这种专业化有助于最大化在 AI 基础设施上的投资回报。
灵活的部署选项： 无论您的组织偏好云、本地还是隔离解决方案，Run:ai 都可以在任何基础设施设置中部署。这种灵活性对于满足不同组织需求至关重要。
Run的使用案例有哪些？
Run:ai 在多种场景中适用，包括：
AI 研究与开发： 研究人员可以加速 AI 开发流程，实现更快的实验和更快速地从研究转向生产。
机器学习模型训练： 组织可以通过优化资源分配和工作负载管理来简化机器学习模型的训练，从而缩短周转时间。
推理部署： 利用私人 LLM，用户可以高效管理和部署推理模型，确保能够有效地为最终用户提供 AI 解决方案。
企业 AI 计划： 寻求利用 AI 获得竞争优势的公司可以利用 Run:ai 提高 GPU 可用性，成倍增加 AI 投资的回报，正如 BNY 等客户所展示的那样。
如何使用Run？
要开始使用 Run:ai，请按照以下步骤操作：
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设置基础设施： 选择您的云或本地基础设施，并确保其满足运行 Run:ai 平台的必要需求。
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部署 Run:ai： 根据提供的文档在您的基础设施上安装 Run:ai 平台。
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配置节点池： 建立节点池，以控制不同团队和项目之间的资源分配，为配额和优先级设定策略。
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启动工作区： 使用 Run:ai 界面为您的 AI 开发团队启动定制工作区。选择最适合您项目的工具和框架。
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监控与优化： 利用仪表板功能监控工作负载利用率，并根据需要调整以优化性能和资源使用。
