Что такое Run?
Run:ai - это мощная платформа оптимизации и оркестрации ИИ, специально разработанная для повышения вычислительных ресурсов GPU для ИИ и глубокого обучения. Она предоставляет организациям возможность оптимизировать процессы разработки ИИ, улучшить использование ресурсов и способствовать инновациям в быстро развивающемся мире искусственного интеллекта.
Какие особенности у Run?
Run:ai предлагает ряд инновационных функций для упрощения управления рабочими нагрузками ИИ:
Диспетчер рабочих нагрузок ИИ: Эта функция оптимизирует управление ресурсами, используя специализированный диспетчер рабочей нагрузки, разработанный для всего жизненного цикла ИИ. Он обеспечивает эффективное распределение ресурсов на основе текущих требований.
Доля GPU: Максимизируйте экономическую эффективность с помощью возможностей дробления GPU, позволяя пользователям выделять дробные GPU для таких задач, как фермы блокнотов и среды инференции. Это означает, что вы можете использовать больше возможностей с той же инфраструктурой.
Пулы узлов: Контролируйте гетерогенные кластеры ИИ с легкостью с помощью пулов узлов. Эта функция позволяет устанавливать квоты, приоритеты и политики на уровне пула узлов, обеспечивая справедливое распределение ресурсов между пользователями и рабочими нагрузками.
Оркестрация контейнеров: Оркеструйте распределенные контейнеризованные рабочие нагрузки на облачно-ориентированных кластерах ИИ. Эта возможность предоставляет гибкость в развертывании рабочих нагрузок в различных средах, будь то локально или в облаке.
Полная видимость: Получите информацию о потреблении инфраструктуры и рабочих нагрузок как в облачных, так и в локальных настройках с помощью детализированных панелей инструментов, исторической аналитики и отчетов о потреблении. Эта прозрачность помогает организациям принимать обоснованные решения по распределению ресурсов.
Какие характеристики у Run?
Run:ai разрабатывается с учетом будущего, обеспечивая, чтобы ваши ИИ-инициативы были не только эффективными, но и устойчивыми. Ключевые характеристики включают:
Простота и масштабируемость: Платформа Run:ai создана для обеспечения простоты и масштабируемости. Пользователи могут легко запускать настраиваемые рабочие пространства, что делает ее доступной для команд любого размера.
Оптимизировано для GPU: С акцентом на производительность GPU, Run:ai обеспечивает эффективное использование современных аппаратных технологий. Эта специализация помогает максимизировать возврат инвестиций в ИИ-инфраструктуру.
Гибкие варианты развертывания: Независимо от того, предпочитает ли ваша организация облачные, локальные или изолированные решения, Run:ai может быть развернут на любой инфраструктуре. Эта гибкость важна для удовлетворения разнообразных потребностей организаций.
Какие случаи использования Run?
Run:ai применимо в различных сценариях, включая:
Исследования и разработка в области ИИ: Исследователи могут ускорить процессы разработки ИИ, что позволяет быстрее проводить эксперименты и осуществлять переходы от исследований к производству.
Обучение моделей машинного обучения: Организации могут оптимизировать процесс обучения моделей машинного обучения за счет оптимального распределения ресурсов и управления рабочими нагрузками, что приводит к более быстрой обработке.
Развертывание инференции: С помощью частных LLM пользователи могут управлять и эффективно развертывать модели инференции, обеспечивая их эффективное обслуживание для конечных пользователей.
Корпоративные ИИ-инициативы: Компании, стремящиеся использовать ИИ для конкурентных преимуществ, могут использовать Run:ai для увеличения доступности GPU и увеличения возврата инвестиций в ИИ, как это показано на примере клиентов, таких как BNY.
Как использовать Run?
Чтобы начать работу с Run:ai, выполните следующие шаги:
-
Настройте вашу инфраструктуру: Выберите облачную или локальную инфраструктуру и убедитесь, что она соответствует необходимым требованиям для запуска платформы Run:ai.
-
Разверните Run:ai: Установите платформу Run:ai на вашей инфраструктуре, следуя предоставленной документации.
-
Настройте пулы узлов: Создайте пулы узлов для управления распределением ресурсов между различными командами и проектами, установив политики для квот и приоритетов.
-
Запустите рабочие пространства: Используйте интерфейс Run:ai для запуска настраиваемых рабочих пространств для ваших команд разработки ИИ. Выберите инструменты и фреймворки, которые наилучшим образом соответствуют вашим проектам.
-
Мониторинг и оптимизация: Используйте функции панели инструментов для мониторинга использования рабочих нагрузок и вносите изменения по мере необходимости для оптимизации производительности и использования ресурсов.
Часто задаваемые вопросы о Run:
В: Как Run:ai улучшает эффективность GPU?
О: Run:ai улучшает эффективность GPU за счет динамического планирования, пулов GPU и дробления GPU. Эти функции позволяют лучше управлять ресурсами, позволяя организациям запускать больше рабочих нагрузок на той же инфраструктуре.
В: Можно ли развернуть Run:ai на любой инфраструктуре?
О: Да, Run:ai можно развернуть на различных инфраструктурах, включая облачные, локальные и изолированные среды, обеспечивая гибкость для организаций с различными потребностями.
В: Какие типы рабочих нагрузок может управлять Run:ai?
О: Run:ai может управлять широким спектром рабочих нагрузок ИИ, включая обучение моделей, развертывание инференции и исследования, на любых инструментах и фреймворках машинного обучения.
