0.1 C
New York

Топ-10 бессерверных графических процессоров: обширный выбор поставщиков | DeepTech

Published:

Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, с прошлого года стали горячей темой для делового мира. Таким образом, количество этих моделей резко возросло. Тем не менее, одна из основных проблем LLM не позволяет большему количеству предприятий принять его: системные затраты на разработку этих моделей. Например, стоимость всего проекта Megatron-Turing от NVIDIA и Microsoft оценивается примерно в 100 миллионов долларов.

Пространство бессерверного графического процессора может снизить эти затраты, помогая на этапе вывода больших языковых моделей (LLM). Бессерверные вычисления могут удовлетворить вычислительные требования для запуска LLM в постоянной инфраструктуре.

В этой статье мы дадим определение бессерверным графическим процессорам и сравним 10 лучших поставщиков на развивающемся рынке.

Что такое бессерверный графический процессор?

Бессерверный графический процессор описывает модель вычислений, в которой разработчики запускают приложения без управления базовой серверной инфраструктурой. Ресурсы графического процессора выделяются динамически по мере необходимости. В этой среде разработчики концентрируются на кодировании конкретных функций, в то время как поставщик облачных услуг занимается инфраструктурой, включая масштабирование сервера. Несмотря на термин «бессерверные», подразумевающий отсутствие серверов, они все еще существуют, но абстрагированы от разработчиков. В вычислениях на графических процессорах эта архитектура обеспечивает доступ к графическому процессору по требованию без необходимости управления физическим или виртуальным сервером.

Бессерверные вычисления на графическом процессоре обычно используются для задач, требующих значительной параллельной обработки, таких как машинное обучение, обработка данных и научное моделирование. Поставщики облачных услуг, предлагающие возможности бессерверных графических процессоров, автоматизируют распределение и масштабирование ресурсов графических процессоров в зависимости от потребностей приложений. Эта архитектура обеспечивает такие преимущества, как экономическая эффективность и масштабируемость, поскольку инфраструктура динамически адаптируется к меняющимся рабочим нагрузкам. Это позволяет разработчикам больше сосредоточиться на коде, а не на управлении базовой инфраструктурой.

Топ-10 поставщиков бессерверных графических процессоров

Продавцы Основан # из сотрудников Количество отзывов пользователей Средний балл
Банановый Дев 2021 год 4 3,9
Бастен 2019 год 10 5
Луч 2022 год 0 0
Фал ИИ 2021 год 0 0
Модальные лаборатории 2021 год 16 3,7
Мистический ИИ 2019 год 0 0
Репликация 2019 год 0 0
Ранпод 2020 год 34 4.4
WorkersAI от Cloudflare 2023 год 0 0

1.) Банановый Дев

Banana Dev предоставляет бессерверный хостинг вывода на основе графического процессора для моделей машинного обучения. Он предлагает платформу Python для создания обработчиков API, позволяя пользователям выполнять логические выводы, подключать хранилища данных и вызывать сторонние API. Благодаря встроенному CI/CD Banana Dev преобразует приложения в образы Docker, беспрепятственно развертывая их в своей бессерверной инфраструктуре графических процессоров. Инфраструктура Banana быстро обрабатывает шаблоны трафика, а функция автоматического масштабирования помогает приложениям динамически масштабироваться в зависимости от спроса.

В цену включены фиксированные и индивидуальные опции для таких моделей, как A100 40 ГБ, A100 80 ГБ, H100 80 ГБ. Также доступна бесплатная пробная версия на час.

Рисунок 1. Пример платформы Banana Dev. 1

2.) Базетенские лаборатории

Baseten — это инфраструктурная платформа машинного обучения для эффективного, масштабного и экономичного развертывания моделей различных размеров и типов для производственного использования. Пользователи Baseten могут легко развернуть базовую модель из библиотеки моделей. Кроме того, Baseten использует экземпляры графических процессоров, такие как A100, A10 и T4, для повышения производительности вычислений.

Baseten также представляет инструмент с открытым исходным кодом под названием Truss, призванный помочь разработчикам развертывать модели AI/ML в реальных сценариях. С помощью Truss разработчики могут:

  • Легко упаковывайте и тестируйте код модели, веса и зависимости с помощью сервера модели.
  • Разрабатывайте свою модель, используя быструю обратную связь с сервера перезагрузки в реальном времени, избегая сложных конфигураций Docker и Kubernetes.
  • Размещайте модели, созданные с помощью любой среды Python, будь то преобразователи, диффузоры, PyTorch, Tensorflow, XGBoost, sklearn или даже полностью пользовательские модели.

3.) Лучевое облако

Beam, ранее известный как Slai, обеспечивает простое развертывание REST API со встроенными функциями, такими как аутентификация, автоматическое масштабирование, ведение журналов и метрики. Пользователи Beam могут:

  • Выполняйте длительные задачи обучения на базе графического процессора, выбирая между однократным или запланированным автоматическим переобучением.
  • Развертывание функций в очереди задач с автоматическими повторными попытками, обратными вызовами и запросом статуса задачи.
  • Настройте правила автомасштабирования, предоставив контроль над максимальным временем ожидания пользователей.

4.) Церебриум ИИ

Cerebrium AI предлагает широкий выбор графических процессоров, включая H100, A100, A5000, всего доступно более 8 типов графических процессоров. Cerebrium позволяет пользователям определять свою среду с использованием инфраструктуры как кода и прямого доступа к коду без необходимости управления корзиной S3.

Изображение взято у другого поставщика бессерверных графических процессоров — cerebrium.
Рисунок 2. Пример платформы Cebrium. 2

5.) Фал ИИ

FAL AI предоставляет готовые к использованию модели с конечными точками API для настройки и интеграции с приложениями клиентов. Их платформа поддерживает бессерверные графические процессоры, такие как A100 и T4.

6.) Модальные лаборатории

Платформа Modal Labs предназначена для запуска моделей GenAI, крупномасштабных пакетных заданий и очередей заданий, предоставляя бессерверные модели графических процессоров, такие как Nvidia A100, A10G T4 и L4.

Визуализация взята из модальных лабораторий и показывает, как развертывать приложения на бессерверной платформе графического процессора.
Рисунок 3. Пример платформы Modal Labs.3

7.) Мистический ИИ

Бессерверная платформа Mystic AI представляет собой ядро ​​конвейера, на котором размещаются модели машинного обучения через API вывода. Ядро конвейера может создавать собственные модели с более чем 15 параметрами, такими как: GPT, стабильная диффузия и шепот. Некоторые из функций ядра Pipeline включают в себя:

  • Одновременное управление версиями и мониторинг моделей
  • Управление средой, включая библиотеки и фреймворки
  • Автоматическое масштабирование между различными облачными провайдерами
  • Поддержка онлайн-, пакетного и потокового вывода
  • Восточная интеграция с другими инструментами машинного обучения и инфраструктуры.

Mystic AI также предоставляет поддержку активному сообществу Discord.

8.) Репликация

Платформа Replication поддерживает пользовательские и предварительно обученные модели машинного обучения. Платформа предоставляет список ожидания для моделей с открытым исходным кодом и предлагает гибкость выбора между Nvidia T4 и A100. Платформа также включает библиотеку с открытым исходным кодом COG, упрощающую развертывание модели.

9.) RunPod

Runpod предоставляет полностью управляемые и масштабируемые конечные точки искусственного интеллекта для разнообразных рабочих нагрузок и приложений. Он предоставляет пользователям возможность выбирать между компьютерами и бессерверными конечными точками, используя подход «Принеси свой собственный контейнер» (BYOC). Он включает в себя такие функции, как экземпляры графических процессоров, бессерверные графические процессоры и конечные точки искусственного интеллекта. Ключевые особенности платформы включают в себя:

  • Предоставление серверов для всех типов пользователей
  • Простой процесс загрузки, который включает в себя удаление ссылки на контейнер для извлечения модуля.
  • Кредитная система оплаты и выставления счетов вместо прямого выставления счетов по карте.

10.) Рабочий ИИ

Cloudflare представляет Workers AI, бессерверную платформу графических процессоров, доступную через REST API, предназначенную для беспрепятственного и экономичного выполнения выводов машинного обучения. Платформа включает в себя модели с открытым исходным кодом, охватывающие разнообразные задачи вывода, в том числе:

  • Генерация текста
  • Автоматическое распознавание речи
  • Классификация текста
  • Классификация изображений.

Cloudflare также интегрирует свою бессерверную платформу графических процессоров с Hugging Face, что позволяет пользователям Hugging Face избежать споров в инфраструктуре и одновременно улучшить каталог моделей Cloudflare. Кроме того, Workers AI интегрируется с Vectorize, векторной базой данных Cloudflare, учитывающей контекст или ограничения вариантов использования во время обучения больших языковых моделей с фиксированным набором данных.

Платформа Workers AI показывает краткие шаблоны и возможность использовать Rest API, чтобы использовать бессерверную платформу графических процессоров для запуска генеративных моделей искусственного интеллекта.
Рисунок 4. Пример платформы Workers AI. 4

Какие еще облачные провайдеры есть?

Ведущие поставщики облачных услуг, такие как Google, AWS и Azure, обеспечивают бессерверную работу, которая на данный момент не поддерживает графический процессор. Другие поставщики, такие как Scaleway или Coreweave, обеспечивают вывод графического процессора, но не предлагают бессерверные графические процессоры.

Узнайте больше о поставщиках облачных графических процессоров и рынке графических процессоров.

Каковы преимущества бессерверного графического процессора?

Преимущества бессерверных графических процессоров включают в себя:

  1. Эффективность затрат:Пользователи платят только за те ресурсы графического процессора, которые они фактически используют, что делает это экономически эффективным решением. Традиционные конфигурации серверов могут требовать постоянного выделения ресурсов, что приводит к потенциальному неполному использованию и напрасным затратам.
  2. Масштабируемость:Бессерверные архитектуры автоматически масштабируются для обработки различных рабочих нагрузок. Это означает, что по мере увеличения или уменьшения спроса на ресурсы инфраструктура динамически подстраивается, обеспечивая масштабируемость без ручного вмешательства.
  3. Упрощенное управление:Разработчики могут больше сосредоточиться на написании кода для конкретных функций или задач, поскольку поставщик облачных услуг занимается предоставлением серверов, масштабированием и другими задачами по управлению инфраструктурой. Такая абстракция упрощает процесс разработки и снижает эксплуатационную нагрузку.
  4. Распределение ресурсов по требованию:Бессерверные архитектуры графических процессоров позволяют приложениям получать доступ к ресурсам графического процессора по требованию, устраняя необходимость в управлении и обслуживании физических или виртуальных серверов, выделенных для обработки графических процессоров. Ресурсы распределяются динамически в зависимости от требований приложения.
  5. Гибкость:Разработчики имеют возможность увеличивать или уменьшать ресурсы в зависимости от конкретных потребностей своих приложений. Такая адаптивность особенно полезна для рабочих нагрузок с различными вычислительными требованиями.
  6. Расширенная параллельная обработка:Вычисления на графическом процессоре превосходно справляются с задачами параллельной обработки. Бессерверные архитектуры графических процессоров хорошо подходят для приложений, требующих значительных параллельных вычислений, таких как машинное обучение, обработка данных и научное моделирование.

Бессерверный графический процессор для моделей машинного обучения

В традиционных рабочих процессах машинного обучения разработчикам и специалистам по обработке данных часто приходится выделять выделенные серверы или кластеры с графическими процессорами и управлять ими для выполнения вычислительных задач при обучении сложных моделей. Бессерверный графический процессор для машинного обучения позволяет абстрагироваться от сложностей управления инфраструктурой. Вот обзор того, как бессерверные графические процессоры сегодня обычно используются для моделей машинного обучения:

  1. Модели обучения: Бессерверный графический процессор облегчает обучение модели машинного обучения, предлагая динамическое распределение ресурсов для эффективного обучения на обширных наборах данных. Разработчики получают выгоду от ресурсов по требованию, не беспокоясь об управлении выделенными серверами.
  2. Вывод: Бессерверный графический процессор имеет решающее значение для вывода моделей и быстрого прогнозирования новых данных. Идеально подходит для таких приложений, как распознавание изображений и обработка естественного языка, он обеспечивает быстрое и эффективное выполнение, особенно в периоды переменного спроса.
  3. Обработка в реальном времени: Приложения, требующие обработки в реальном времени, такие как анализ видео, используют бессерверный графический процессор. Динамическое масштабирование ресурсов обеспечивает быструю обработку входящих потоков данных, что делает их пригодными для приложений реального времени в разных доменах.
  4. Пакетная обработка: Бессерверный графический процессор решает крупномасштабные задачи обработки данных в рабочих процессах машинного обучения, включающих пакетную обработку. Это важно для предварительной обработки данных, извлечения признаков и других операций пакетного машинного обучения.
  5. Рабочие процессы машинного обучения, управляемые событиями: Бессерверные архитектуры управляются событиями и реагируют на триггеры или события, например обновление модели при появлении новых данных или переобучение модели в ответ на определенные события.
  6. Гибридные архитектуры: Некоторые рабочие процессы машинного обучения сочетают в себе бессерверные и традиционные вычислительные ресурсы. Например, обучение модели с интенсивным использованием графического процессора переходит в бессерверную среду для вывода ИИ, оптимизируя использование ресурсов.

Что такое вывод графического процессора?

Вывод графического процессора относится к процессу использования графических процессоров (GPU) для прогнозирования или умозаключений на основе предварительно обученной модели машинного обучения. Графический процессор ускоряет вычислительные задачи, связанные с обработкой входных данных с помощью обученной модели, что приводит к более быстрым и эффективным прогнозам. Возможности параллельной обработки графических процессоров повышают скорость и эффективность этих задач вывода по сравнению с традиционными подходами на основе ЦП.

Вывод графического процессора особенно ценен в таких приложениях, как распознавание изображений, обработка естественного языка и других задачах машинного обучения, которые включают в себя прогнозирование или классификацию в сценариях реального времени или почти реального времени.

дальнейшее чтение

Узнайте больше о графическом процессоре:

Внешние источники

  1. Banana.dev
  2. Церебрий.ай
  3. Модальные лаборатории
  4. Облакофлера

Related Articles

Recent articles