Run

Was ist Run?

Run:ai ist eine leistungsstarke KI-Optimierungs- und Orchestrierungsplattform, die speziell entwickelt wurde, um die GPU-Computing-Ressourcen für KI- und Deep-Learning-Arbeitslasten zu verbessern. Sie unterstützt Organisationen dabei, ihre KI-Entwicklungsprozesse zu optimieren, die Ressourcennutzung zu verbessern und Innovationen in der sich schnell weiterentwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz zu fördern.

Was sind die Merkmale von Run?

Run:ai bietet eine Vielzahl innovativer Funktionen, um die effiziente Verwaltung von KI-Arbeitslasten zu erleichtern:

KI-Arbeitslasten-Planer: Dieses Feature optimiert das Ressourcenmanagement durch die Nutzung eines maßgeschneiderten Arbeitslastplaners, der speziell für den gesamten KI-Lebenszyklus entwickelt wurde. Es stellt sicher, dass die Ressourcen effektiv basierend auf der aktuellen Nachfrage zugewiesen werden.

GPU-Fraktionierung: Maximieren Sie die Kosteneffizienz mit den GPU-Fraktionierungsfähigkeiten, die es den Benutzern ermöglichen, fraktionale GPUs für Aufgaben wie Notebook-Farmen und Inferenzumgebungen zuzuweisen. Das bedeutet, dass Sie mit derselben Infrastruktur mehr erreichen können.

Node-Pooling: Verwalten Sie heterogene KI-Cluster mühelos mit Node Pooling. Diese Funktion ermöglicht die Festlegung von Quoten, Prioritäten und Richtlinien auf Pool-Ebene, um eine faire Verteilung der Ressourcen zwischen Benutzern und Arbeitslasten sicherzustellen.

Container-Orchestrierung: Orchestrieren Sie verteilte, containerisierte Arbeitslasten auf cloud-nativen KI-Clustern. Diese Fähigkeit bietet Flexibilität beim Bereitstellen von Arbeitslasten in verschiedenen Umgebungen, sei es vor Ort oder in der Cloud.

Vollständige Sichtbarkeit: Erhalten Sie Einblicke in die Infrastruktur- und Arbeitslastnutzung sowohl in Cloud- als auch in Vorort-Setups mit detaillierten Dashboards, historischen Analysen und Verbrauchsberichten. Diese Transparenz hilft Organisationen, informierte Entscheidungen zur Ressourcenzuteilung zu treffen.

Was sind die Eigenschaften von Run?

Run:ai ist mit Blick auf die Zukunft konzipiert, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Initiativen sowohl effektiv als auch nachhaltig sind. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:

Einfach und skalierbar: Die Plattform von Run:ai ist auf Einfachheit und Skalierbarkeit ausgelegt. Benutzer können benutzerdefinierte Arbeitsbereiche mit Leichtigkeit einrichten, was sie für Teams jeder Größe zugänglich macht.

Optimiert für GPUs: Mit einem Fokus auf die GPU-Leistung sorgt Run:ai dafür, dass Organisationen die neuesten Hardware-Fortschritte effektiv nutzen können. Diese Spezialisierung hilft, die Kapitalrendite in die KI-Infrastruktur zu maximieren.

Flexibilität bei der Bereitstellung: Egal, ob Ihre Organisation cloud-, vor Ort- oder luftdicht abgeschottete Lösungen bevorzugt, Run:ai kann in jeder Infrastrukturumgebung bereitgestellt werden. Diese Anpassungsfähigkeit ist entscheidend, um unterschiedliche organisatorische Anforderungen zu erfüllen.

Was sind die Anwendungsfälle von Run?

Run:ai ist in verschiedenen Szenarien anwendbar, darunter:

KI-Forschung und -Entwicklung: Forscher können ihre KI-Entwicklungsprozesse beschleunigen, was schnellere Experimente und schnellere Übergänge von der Forschung in die Produktion ermöglicht.

Training von Machine-Learning-Modellen: Organisationen können das Training von Machine-Learning-Modellen durch optimierte Ressourcenzuteilung und Arbeitslastmanagement rationalisieren, was zu schnelleren Umsetzungszeiten führt.

Bereitstellung von Inferenz: Mit privaten LLMs können Benutzer Inferenzmodelle effizient verwalten und bereitstellen, um sicherzustellen, dass sie KI-Lösungen effektiv an Endbenutzer liefern können.

Unternehmensorientierte KI-Initiativen: Unternehmen, die KI für einen Wettbewerbsvorteil nutzen möchten, können Run:ai nutzen, um die GPU-Verfügbarkeit zu erhöhen und die Rendite ihrer KI-Investitionen zu vervielfachen, wie es bei Kunden wie BNY demonstriert wird.

Wie benutzt man Run?

Um mit Run:ai zu beginnen, folgen Sie diesen Schritten:

1. Richten Sie Ihre Infrastruktur ein: Wählen Sie Ihre Cloud- oder Vor-Ort-Infrastruktur aus und stellen Sie sicher, dass sie die erforderlichen Anforderungen für den Betrieb der Run:ai-Plattform erfüllt.

2. Bereitstellung von Run:ai: Installieren Sie die Run:ai-Plattform gemäß der bereitgestellten Dokumentation auf Ihrer Infrastruktur.

3. Konfigurieren Sie Node-Pools: Richten Sie Node-Pools ein, um die Ressourcenzuteilung zwischen verschiedenen Teams und Projekten zu steuern, und legen Sie Richtlinien für Quoten und Prioritäten fest.

4. Starten Sie Arbeitsbereiche: Nutzen Sie die Run:ai-Oberfläche, um benutzerdefinierte Arbeitsbereiche für Ihre KI-Entwicklungsteams zu erstellen. Wählen Sie die Tools und Frameworks aus, die am besten zu Ihren Projekten passen.

5. Überwachen und Optimieren: Nutzen Sie die Dashboard-Funktionen, um die Nutzung der Arbeitslasten zu überwachen und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen, um die Leistung und Ressourcennutzung zu optimieren.