Para comenzar a utilizar Run:ai, sigue estos pasos: 1. **Configura Tu Infraestructura:** Elige tu infraestructura en la nube o en las instalaciones y asegúrate de que cumpla con los requisitos necesarios para ejecutar la plataforma Run:ai. 2. **Despliega Run:ai:** Instala la plataforma Run:ai en tu infraestructura siguiendo la documentación proporcionada. 3. **Configura los Grupos de Nodos:** Establece grupos de nodos para controlar la asignación de recursos entre diferentes equipos y proyectos, estableciendo políticas para cuotas y prioridades. 4. **Lanza Espacios de Trabajo:** Utiliza la interfaz de Run:ai para lanzar espacios de trabajo personalizados para tus equipos de desarrollo de IA. Elige las herramientas y marcos que mejor se adapten a tus proyectos. 5. **Monitorea y Optimiza:** Utiliza las funciones del panel de control para monitorear la utilización de cargas de trabajo y realizar ajustes según sea necesario para optimizar el rendimiento y el uso de recursos.

Preguntas frecuentes sobre Run:

Q: ¿Cómo mejora Run:ai la eficiencia de las GPUs? A: Run:ai mejora la eficiencia de las GPUs a través de la programación dinámica, agrupamiento de GPUs y fraccionamiento de GPUs. Estas características permiten una mejor gestión de recursos, permitiendo a las organizaciones ejecutar más cargas de trabajo en la misma infraestructura. Q: ¿Puede Run:ai desplegarse en cualquier infraestructura? A: Sí, Run:ai puede desplegarse en diversas infraestructuras, incluyendo la nube, instalaciones y entornos aislados, asegurando flexibilidad para organizaciones con diferentes necesidades. Q: ¿Qué tipos de cargas de trabajo puede gestionar Run:ai? A: Run:ai puede gestionar una amplia gama de cargas de trabajo de IA, incluyendo entrenamiento de modelos, despliegue de inferencia y desarrollo de investigación, a través de cualquier herramienta y marco de aprendizaje automático.

¿Cómo mejora Run:ai la eficiencia de las GPUs?

Run:ai mejora la eficiencia de las GPUs a través de la programación dinámica, agrupamiento de GPUs y fraccionamiento de GPUs. Estas características permiten una mejor gestión de recursos, permitiendo a las organizaciones ejecutar más cargas de trabajo en la misma infraestructura.

¿Puede Run:ai desplegarse en cualquier infraestructura?

Sí, Run:ai puede desplegarse en diversas infraestructuras, incluyendo la nube, instalaciones y entornos aislados, asegurando flexibilidad para organizaciones con diferentes necesidades.

¿Qué tipos de cargas de trabajo puede gestionar Run:ai?

Run:ai puede gestionar una amplia gama de cargas de trabajo de IA, incluyendo entrenamiento de modelos, despliegue de inferencia y desarrollo de investigación, a través de cualquier herramienta y marco de aprendizaje automático.

Optimiza Tus Cargas de Trabajo de IA con Run:ai para Máxima Eficiencia.

¿Qué es Run?

Run:ai es una poderosa plataforma de optimización y orquestación de IA diseñada específicamente para mejorar los recursos de cómputo GPU para cargas de trabajo de IA y Aprendizaje Profundo. Permite a las organizaciones simplificar sus procesos de desarrollo de IA, mejorar la utilización de recursos y fomentar la innovación en el rápido panorama en evolución de la inteligencia artificial.

¿Cuáles son las características de Run?

Run:ai ofrece una gama de características innovadoras para facilitar la gestión eficiente de cargas de trabajo de IA:

Programador de Cargas de Trabajo de IA: Esta característica optimiza la gestión de recursos mediante un programador de cargas de trabajo diseñado específicamente para todo el ciclo de vida de la IA. Asegura que los recursos se asignen de manera efectiva según la demanda en tiempo real.

Fraccionamiento de GPU: Maximiza la eficiencia de costos con capacidades de fraccionamiento de GPU, permitiendo a los usuarios asignar GPUs fraccionarias para tareas como granjas de notebooks y entornos de inferencia. Esto significa que puedes hacer más con la misma infraestructura.

Agrupamiento de Nodos: Controla clústeres de IA heterogéneos sin esfuerzo con el agrupamiento de nodos. Esta característica permite establecer cuotas, prioridades y políticas a nivel de grupo de nodos, asegurando una distribución equitativa de recursos entre usuarios y cargas de trabajo.

Orquestación de Contenedores: Orquesta cargas de trabajo distribuidas y contenedorizadas en clústeres de IA nativos de la nube. Esta capacidad proporciona flexibilidad en el despliegue de cargas de trabajo en diferentes entornos, ya sea en las instalaciones o en la nube.

Visibilidad Completa: Obtén información sobre la utilización de infraestructura y cargas de trabajo en entornos tanto de nube como locales con paneles detallados, análisis históricos e informes de consumo. Esta transparencia ayuda a las organizaciones a tomar decisiones informadas sobre la asignación de recursos.

¿Cuáles son las características de Run?

Run:ai está diseñado con el futuro en mente, asegurando que tus iniciativas de IA sean no solo efectivas, sino también sostenibles. Las características clave incluyen:

Sencillo y Escalable: La plataforma de Run:ai está construida para la simplicidad y la escalabilidad. Los usuarios pueden lanzar espacios de trabajo personalizados con facilidad, lo que la hace accesible para equipos de todos los tamaños.

Optimizado para GPUs: Con un énfasis en el rendimiento de las GPUs, Run:ai asegura que las organizaciones puedan aprovechar eficazmente los avances de hardware de última generación. Esta especialización ayuda a maximizar el retorno de la inversión en infraestructura de IA.

Opciones de Despliegue Flexibles: Ya sea que tu organización prefiera soluciones en la nube, en las instalaciones o en entornos aislados, Run:ai se puede desplegar en cualquier tipo de infraestructura. Esta flexibilidad es crucial para satisfacer diversas necesidades organizativas.

¿Cuáles son los casos de uso de Run?

Run:ai es aplicable en varios escenarios, incluyendo:

Investigación y Desarrollo de IA: Los investigadores pueden acelerar sus procesos de desarrollo de IA, permitiendo una experimentación más rápida y transiciones más rápidas de la investigación a la producción.

Entrenamiento de Modelos de Aprendizaje Automático: Las organizaciones pueden optimizar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático a través de una asignación de recursos y gestión de cargas de trabajo optimizadas, lo que resulta en tiempos de respuesta más rápidos.

Despliegue de Inferencia: Con LLMs privados, los usuarios pueden gestionar y desplegar modelos de inferencia de manera eficiente, asegurando que puedan ofrecer soluciones de IA de forma efectiva a los usuarios finales.

Iniciativas Corporativas de IA: Las empresas que buscan aprovechar la IA para obtener ventajas competitivas pueden utilizar Run:ai para aumentar la disponibilidad de GPU y multiplicar su retorno de las inversiones en IA, como lo demuestran clientes como BNY.

¿Cómo usar Run?

Para comenzar a utilizar Run:ai, sigue estos pasos:

Configura Tu Infraestructura: Elige tu infraestructura en la nube o en las instalaciones y asegúrate de que cumpla con los requisitos necesarios para ejecutar la plataforma Run:ai.
Despliega Run:ai: Instala la plataforma Run:ai en tu infraestructura siguiendo la documentación proporcionada.
Configura los Grupos de Nodos: Establece grupos de nodos para controlar la asignación de recursos entre diferentes equipos y proyectos, estableciendo políticas para cuotas y prioridades.
Lanza Espacios de Trabajo: Utiliza la interfaz de Run:ai para lanzar espacios de trabajo personalizados para tus equipos de desarrollo de IA. Elige las herramientas y marcos que mejor se adapten a tus proyectos.
Monitorea y Optimiza: Utiliza las funciones del panel de control para monitorear la utilización de cargas de trabajo y realizar ajustes según sea necesario para optimizar el rendimiento y el uso de recursos.