Basetenとは何ですか？
Basetenは、AIモデルの本番環境へのデプロイプロセスを簡素化するために設計された高度なモデルデプロイメントプラットフォームです。パフォーマンス、セキュリティ、そして開発者エクスペリエンスの向上に重点を置くBasetenは、データサイエンティストやエンジニアがインフラ管理の負担を軽減し、革新的なAIアプリケーションの構築に集中できるようにします。さまざまなフレームワークからのモデルをサポートし、シームレスな統合とユーザーの需要に応じた迅速なスケーリングを実現します。
Basetenの特徴は何ですか？
高性能推論: Basetenは、最大1,500トークン毎秒のモデルスループットを提供し、ファーストトークンまでの時間を100ミリ秒未満に抑えることで、低遅延を確保します。
簡単なオートスケーリング: プラットフォームのオートスケーラーは、受信トラフィックに応じてモデルの複製数を自動的に調整し、パフォーマンスを維持しながら計算リソースの過剰支払いを回避します。
オープンソースモデルパッケージング（Truss）: Trussは、さまざまなフレームワーク間で機械学習モデルをパッケージングするためのオープンソース標準であり、チームがモデルを共有し、ローカルまたは本番環境にデプロイする際の容易さを向上させます。
マジックコールドスタート最適化: Basetenは、イメージのビルドから重みの取得に至るまで、モデルパイプラインのさまざまな段階を最適化し、コールドスタート時間を大幅に短縮します。
リソース管理と可観測性: プラットフォームは、詳細なログ管理、イベントフィルタリング、推論カウントやGPU稼働時間などの重要なメトリックのリアルタイム追跡を提供し、スムーズな運用と迅速な問題解決を確保します。
Basetenの特性は何ですか？
エンタープライズ対応のインフラ: Basetenは、セキュリティ、信頼性、およびコンプライアンスを優先しており、堅牢な運用フレームワークを必要とするエンタープライズアプリケーションに最適です。シングルトンテナンシーオプションは、モデルを仮想的および物理的に隔離することで、セキュリティをさらに強化します。
包括的なコスト管理: プラットフォームは支出を監視および最適化するツールを提供し、高性能デプロイメントの恩恵を受けつつ、組織がインフラコストを制御できるようにします。
柔軟なデプロイメントオプション: 組織のインフラ内でデプロイするか、Basetenのクラウド内でデプロイするかにかかわらず、プラットフォームはさまざまなデプロイメントシナリオをサポートし、チームに運用ニーズを満たす柔軟性を与えます。
Basetenの使用例は何ですか？
リアルタイムAIアプリケーション: Basetenは、チャットボット、バーチャルアシスタント、翻訳サービスなど、ユーザー満足にとって低遅延が重要なインタラクティブなアプリケーションに最適です。
カスタムモデル開発: データサイエンティストは、基盤となるインフラ管理を心配することなく、特有のビジネス課題に応じたドメイン特有のモデルを構築し、デプロイするためにBasetenを活用できます。
迅速なプロトタイピングとスケーリング: ユーザーフレンドリーな環境は、プロトタイプモデルの迅速なデプロイを促進し、企業が新しいアイデアをテストし、フィードバックに基づいて素早く反復できるようにします。
高ボリューム推論ワークロード: 大量のモデル予測を処理する必要がある組織は、Basetenのスムーズなオートスケーリングと最適化機能に依存し、ピーク負荷時でも高いパフォーマンスを維持できます。
Basetenの使い方は？
Basetenの利用を開始するには、以下の簡単な手順に従ってください。
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Trussをインストール:
pip install --upgrade truss -
モデルをパッケージング: Trussを使用して、構成ファイルを作成し、Pythonでモデルの動作を定義することでモデルをパッケージします。
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モデルをプッシュ: 以下のコマンドでモデルをBasetenにアップロードします。
truss push -
デプロイとスケール: デプロイメントを監視し、モデルのトラフィックを効率的に管理するためのオートスケーリング設定を構成します。
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エンドポイントにアクセス: デプロイが完了すると、モデルは自動生成されたAPIエンドポイントを通じて利用可能になり、リアルタイムでインタラクションが可能になります。
