Deskripsi
Meshia menawarkan ruang kerja penelitian AI langsung yang komprehensif, memusatkan pengelolaan GPU, agen, eksperimen, file, dan bukti yang dapat diputar ulang. Ini menyediakan pesawat kontrol terpadu yang memungkinkan pengguna untuk mengendalikan berbagai sumber daya dari satu antarmuka, menyederhanakan proses penelitian untuk eksperimen pembelajaran mesin dan loop evaluasi berkelanjutan.
Baca Selengkapnya
Platform ini dirancang untuk mengatasi masalah yang menantang dengan secara otonom merakit agen, menjalankan eksperimen, dan meningkatkan sumber daya komputasi. Ini mendukung perbaikan diri secara rekursif, memungkinkan sistem AI untuk berkembang dan mengoptimalkan kinerjanya seiring waktu. Meshia mengintegrasikan berbagai sumber daya komputasi, termasuk GPU (H100 SXM, A100 SXM, L40S) dan TPU (TPU v6e), bersama dengan opsi CPU (AMD EPYC, Intel Xeon), untuk menyediakan lingkungan yang fleksibel dan kuat untuk pengembangan AI.
Kemampuan kunci termasuk penyebaran bawaan, memungkinkan pengguna untuk mengubah titik pemeriksaan menjadi API langsung tanpa meninggalkan lingkungan penelitian. Ini memfasilitasi distribusi lalu lintas di berbagai penyedia cloud, memastikan kapasitas tinggi dan ketahanan. Pengguna dapat memantau permintaan, latensi, dan kesalahan secara real-time, mendapatkan wawasan langsung tentang kinerja penyebaran.
Sistem orkestrasi Meshia meningkatkan masalah dari satu agen hingga ribuan, semuanya berbagi memori dan mempertahankan fokus pada tujuan bersama. Orkestrator mengindeks konteks yang dibagikan, mengaudit keputusan, dan menegakkan anggaran waktu dan sumber daya, memastikan bahwa kawanan agen besar beroperasi secara kohesif sebagai tim penelitian yang bertanggung jawab. Platform ini mengikat komputasi yang tersebar ke dalam satu ruang kerja yang dapat berkembang secara dinamis di sekitar jalannya yang sedang berlangsung, menghilangkan kebutuhan bagi tim untuk membangun kembali lingkungan.
Penyedia mengoptimalkan penempatan sumber daya berdasarkan ketersediaan, wilayah, dan latensi, mempertahankan komunikasi bandwidth tinggi antara kluster di berbagai penyedia. Ini mengubah sumber daya komputasi yang terfragmentasi menjadi ruang kerja yang terpadu. Meshia juga mencakup sistem file untuk penelitian, menjaga bobot, artefak, dan konteks bersama untuk memastikan kemajuan yang mulus di seluruh ruang kerja dan rekan tim. Ini menawarkan ketersediaan komputasi dan ketahanan yang tak tertandingi dengan menggabungkan sumber daya dari penyedia secara global.
Meshia menyediakan tier gratis yang mencakup 3 ruang kerja (termasuk yang ada di tim yang dimiliki), hingga 2 GPU Starter yang dibagikan di seluruh ruang kerja, dan 100 GB penyimpanan. Penyimpanan tambahan dikenakan biaya $0.08/GB/bulan. Pengguna dapat menghubungkan mesin mereka sendiri melalui SSH atau Meshia Node tanpa dihitung ke batas. Tier Pro menawarkan ruang kerja tanpa batas, akses ke berbagai GPU dan TPU yang lebih luas (H100, H200, B200, TPU v5p), 2 TB penyimpanan, dan batas Pro untuk semua anggota tim. Rencana perusahaan mencakup kapasitas yang dipesan, penyimpanan kustom, dukungan khusus, SLA, dan kontrol residensi data. Tier gratis juga mendukung penghubungan komputasi pribadi dan langganan agen seperti ChatGPT, Claude, dan Antigravity.
- KategoriMachine Learning & Ilmu Data
- Model HargaFreemium
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Fitur Inti Meshia
Ruang kerja penelitian AI langsung
Manajemen GPU dan TPU
Orkestrasi agen untuk ribuan agen
Pelacakan dan manajemen eksperimen
Sistem file untuk artefak penelitian
Penyebaran bawaan untuk API langsung
Distribusi lalu lintas di penyedia cloud
Pemantauan real-time permintaan, latensi, dan kesalahan
Kemampuan perbaikan diri secara rekursif
Integrasi komputasi yang tidak bergantung pada penyedia
Penskalaan otomatis sumber daya komputasi
Artefak yang dapat diperiksa untuk reproduktifitas
Opsi komputasi yang efisien biaya
Sistem file global yang dibangun khusus untuk penyimpanan data
Cara menggunakan Meshia?
Tentukan Masalah: Berikan Meshia masalah kompleks untuk diselesaikan.
Orkestrasi Agen: Meshia merakit agen dan meningkatkan komputasi secara otomatis.
Jalankan Eksperimen: Laksanakan eksperimen pembelajaran mesin dan loop evaluasi jangka panjang.
Pantau Kinerja: Amati permintaan, latensi, dan kesalahan secara real-time.
Terapkan Model: Ubah titik pemeriksaan menjadi API langsung tanpa meninggalkan ruang kerja penelitian.
Skala Sumber Daya: Perluas sumber daya komputasi di sekitar jalannya sesuai kebutuhan, di berbagai penyedia.
Kelola Artefak: Simpan bobot, artefak, dan konteks bersama dalam sistem file terintegrasi.
Kasus Penggunaan Meshia
- Pelatihan Model AI
- Pengembangan AI Agens
- Eksperimen ML
- Penyebaran API Langsung
- Perbaikan Diri Rekursif
- Manajemen Komputasi Terdistribusi
- Penelitian AI Kolaboratif
- Evaluasi Jangka Panjang
- Beban Kerja yang Memerlukan Sumber Daya Intensif





