Was ist Baseten?
Baseten ist eine fortschrittliche Plattform für das Bereitstellen von Modellen, die den Prozess der Produktion von KI-Modellen vereinfacht. Mit dem Schwerpunkt auf Leistung, Sicherheit und einer angenehmen Entwicklererfahrung ermöglicht Baseten Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, sich auf den Bau innovativer KI-Anwendungen zu konzentrieren, ohne sich um das Infrastrukturmanagement kümmern zu müssen. Es unterstützt eine Vielzahl von Modellen aus verschiedenen Frameworks und erleichtert die nahtlose Integration und schnelle Skalierung zur Erfüllung der Nutzeranforderungen.
Was sind die Merkmale von Baseten?
Hochleistungsinferenz: Baseten bietet beeindruckende Modelldurchsatzraten von bis zu 1.500 Tokens pro Sekunde und gewährleistet eine geringe Latenz mit einer schnellen Zeit bis zum ersten Token, oft unter 100 Millisekunden.
Müheloses Autoscaling: Der Autoscaler der Plattform passt automatisch die Anzahl der Modellreplikate als Reaktion auf den eingehenden Verkehr an, sodass Unternehmen die Leistung aufrechterhalten können, ohne für Computerressourcen zu viel zu bezahlen.
Open-Source-Modellverpackung (Truss): Truss ist ein Open-Source-Standard zur Verpackung von Maschinenlernmodellen über Frameworks hinweg, was es Teams erleichtert, ihre Modelle zu teilen und bereitzustellen, sei es lokal oder in Produktionsumgebungen.
Optimierung des kalten Starts: Baseten optimiert verschiedene Phasen der Modellpipeline, von der Erstellung von Images bis zum Abrufen von Gewichten, was zu signifikant verkürzten kalten Startzeiten führt.
Ressourcenmanagement und Überwachung: Die Plattform bietet detailliertes Log-Management, Ereignisfilterung und die Nachverfolgung kritischer Metriken wie Inferenzanzahlen und GPU-Betriebszeiten in Echtzeit, um einen reibungslosen Betrieb und schnelle Problemlösungen sicherzustellen.
Was sind die Eigenschaften von Baseten?
Enterprise-taugliche Infrastruktur: Baseten priorisiert Sicherheit, Zuverlässigkeit und Compliance, was es ideal für Unternehmensanwendungen macht, die robuste betriebliche Rahmenbedingungen erfordern. Optionen für die Einzelmieterschaft stärken die Sicherheit zusätzlich, indem sie Modelle virtuell und physisch isolieren.
Umfassendes Kostenmanagement: Die Plattform bietet Werkzeuge zur Überwachung und Optimierung von Ausgaben, sodass Organisationen die Kontrolle über ihre Infrastrukturkosten behalten können, während sie von hochleistungsfähigen Bereitstellungen profitieren.
Flexible Bereitleitungsoptionen: Ob auf der Infrastruktur einer Organisation oder innerhalb der Cloud von Baseten bereitgestellt, die Plattform unterstützt verschiedene Bereitstellungsszenarien und gibt den Teams die Flexibilität, ihre Betriebsbedürfnisse zu erfüllen.
Was sind die Anwendungsfälle von Baseten?
Echtzeit-KI-Anwendungen: Baseten eignet sich perfekt zur Antrieb von interaktiven Anwendungen wie Chatbots, virtuellen Assistenten und Übersetzungsdiensten, bei denen eine geringe Latenz für die Zufriedenheit der Nutzer entscheidend ist.
Entwicklung benutzerdefinierter Modelle: Datenwissenschaftler können Baseten nutzen, um domänenspezifische Modelle zu erstellen und bereitzustellen, die auf einzigartige geschäftliche Herausforderungen zugeschnitten sind, ohne sich um das Management der Infrastruktur kümmern zu müssen.
Schnelles Prototyping und Skalierung: Die benutzerfreundliche Umgebung erleichtert die schnelle Bereitstellung von Prototypmodellen, sodass Unternehmen neue Ideen testen und basierend auf Feedback schnell iterieren können.
Hohe Inferenzlasten: Organisationen, die große Volumina von Modellvorhersagen bewältigen müssen, können sich auf die optimierten Autoscaling- und Optimierungsfunktionen von Baseten verlassen, um auch bei Spitzenlasten hohe Leistung aufrechtzuerhalten.
Wie benutzt man Baseten?
Um mit Baseten zu beginnen, befolgen Sie diese einfachen Schritte:
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Truss installieren:
pip install --upgrade truss -
Modell verpacken: Nutzen Sie Truss, um Ihr Modell zu verpacken, indem Sie eine Konfigurationsdatei erstellen und das Verhalten des Modells in Python definieren.
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Modell hochladen: Laden Sie Ihr Modell mit folgendem Befehl zu Baseten hoch:
truss push -
Bereitstellen und Skalieren: Überwachen Sie Ihre Bereitstellung und konfigurieren Sie die Autoscaling-Einstellungen, um den Modellverkehr effizient zu steuern.
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Zugriff auf Ihren Endpunkt: Nach der Bereitstellung steht Ihr Modell über einen automatisch generierten API-Endpunkt zur Verfügung, bereit für die Echtzeitanwendung.
