설명
RunInfra는 지원되는 AI 워크로드를 구축, 벤치마킹, 최적화 및 배포하기 위해 설계된 채팅 네이티브 AI 모델 최적화 및 인프라 플랫폼입니다. 사용자가 원하는 AI 애플리케이션을 자연어로 설명할 수 있도록 하여 AI 애플리케이션 및 추론 인프라를 생성하는 과정을 간소화합니다. 이 입력을 기반으로 RunInfra는 호환 가능한 오픈 소스 모델을 선택하고, GPU를 벤치마킹하며, 지원되는 런타임 및 커널을 최적화하고, 측정 가능한 증거와 함께 필요한 인프라를 배포합니다.
이 플랫폼은 검증된 Hugging Face 모델을 포함한 다양한 AI 모델을 지원하며, LLM 서비스, 음성, 임베딩, 비전 및 이미지 생성 모델에 대한 엔드 투 엔드 지원을 제공합니다. 사용자는 단일 클릭으로 파이프라인을 REST 엔드포인트로 쉽게 배포할 수 있으며, 모델이 배포할 수 없는 경우 RunInfra는 제한 사항에 대한 명확한 피드백을 제공합니다. 이러한 투명성은 사용자가 기본 모델 및 인프라에 대한 통찰력이 부족한 폐쇄형 API와 대조됩니다.
RunInfra의 최적화 프로세스는 다양한 GPU에서 모델을 프로파일링하고, 양자화, KV 캐시 및 커널 조정을 실험하여 속도, 메모리 및 비용의 최적 균형을 달성하는 것을 포함합니다. 이 플랫폼은 전송 중 및 저장 중 데이터 보안을 보장하며, SOC 2 Type II 표준을 준수합니다. 사용자는 관리형 호스팅 또는 자체 호스팅 옵션 중에서 선택할 수 있어 데이터 및 인프라에 대한 제어를 유지할 수 있습니다. 최소 $10의 충전으로 시작하는 종량제 가격 모델을 통해 사용자는 사용한 만큼만 비용을 지불하므로 AI 모델을 효율적으로 최적화하고 배포하려는 팀에 유연한 솔루션을 제공합니다.
생산을 위한 오픈 모델 최적화의 핵심 기능
채팅 네이티브 AI 모델 최적화
실제 GPU 프로파일링 및 벤치마킹
OpenAI 호환 API 엔드포인트
관리형 및 자체 호스팅 배포 경로
스마트 다중 모델 라우팅
파이프라인 버전 관리 및 비교
증거 기반 배포
사용한 만큼만 지불
생산을 위한 오픈 모델 최적화 사용 방법은?
AI 애플리케이션 설명: 자연어로 구축하고자 하는 내용을 입력하세요.
모델 선택: RunInfra는 설명에 따라 호환 가능한 오픈 소스 모델을 선택합니다.
GPU 벤치마킹: 플랫폼은 최적의 성능을 위해 사용 가능한 GPU를 벤치마킹합니다.
파이프라인 최적화: RunInfra는 런타임을 조정하고 배포 준비가 완료된 스택을 준비합니다.
모델 배포: 원클릭 배포 기능을 사용하여 REST 엔드포인트를 생성합니다.
결과 검토: 제공된 벤치마크 영수증 및 배포 키트를 검토합니다.
필요에 따라 조정: 최종 배포 전에 채팅을 사용하여 파이프라인을 조정합니다.
생산을 위한 오픈 모델 최적화의 사용 사례
- AI 애플리케이션 개발
- GPU 벤치마킹
- 모델 배포
- 비용 최적화
- 데이터 보안 준수
