FlexAI PaaS: оптимизация параметров обучения и вывода ИИ, API, совместимый с OpenAI, мультиоблачн... скачать в хорошем качестве

FlexAI PaaS: оптимизация параметров обучения и вывода ИИ, API, совместимый с OpenAI, мультиоблачн...

FlexAI позиционирует себя как платформа как услуга для команд, занимающихся искусственным интеллектом, которым необходимо обучать, дорабатывать и предоставлять модели, не превращая каждый спринт машинного обучения в борьбу с проблемами MLOps. Идея заключается в оптимизации рабочей нагрузки: выборе наименьшей жизнеспособной формы кластера для каждой задачи, сокращении времени простоя графического процессора и поддержании узких циклов итераций, с заявленной целью снижения типичных затрат примерно на 30% при одновременном сокращении времени обучения для реальных проектов. https://www.flex.ai/ --- Технология HDMI® является основой для глобальной экосистемы устройств, подключенных через HDMI; она интегрирована с дисплеями, телеприставками, ноутбуками, аудио-видеоресиверами и другими типами продуктов. Из-за такого глобального использования производители, реселлеры, интеграторы и потребители должны быть уверены, что их продукты HDMI® бесперебойно работают вместе и обеспечивают наилучшую возможную производительность, приобретая продукцию у лицензированных HDMI-адаптеров или авторизованных реселлеров. Что касается кабелей HDMI, потребители могут искать официальные сертификационные этикетки кабелей HDMI® на упаковке. Инновации продолжаются с новейшей спецификацией HDMI 2.2, которая поддерживает более высокую пропускную способность 96 Гбит/с и технологию HDMI Fixed Rate Link следующего поколения, обеспечивающую оптимальное качество звука и видео для широкого спектра устройств. Поддерживаются более высокие разрешения и частоты обновления, включая до 12K@120 и 16K@60. Кроме того, поддерживаются более высококачественные варианты, включая несжатые форматы с полной цветовой гаммой, такие как 8K@60/4:4:4 и 4K@240/4:4:4 с 10-битным и 12-битным цветом. -- В процессе обучения вы подключаете репозиторий GitHub, указываете файл требований и точку входа, а затем выбираете количество узлов и количество ускорителей. Вместо ручной настройки драйверов, CUDA, сборок PyTorch, контейнеров и закрепления зависимостей, FlexAI автоматизирует среду, поэтому масштабирование с 8 до 16 графических процессоров осуществляется путем редактирования конфигурации, а не переустановки. Платформа описывается как развертываемая в разных регионах (включая Францию ​​и США) и способная работать на AWS, GCP или Azure, если вы хотите интегрировать ее в свою общую инфраструктуру. Вывод данных рассматривается как задача масштабирования и оркестрации, а не как «выбрать графический процессор и надеяться на лучшее»: инструмент Inference Sizer запрашивает целевые значения пропускной способности (запросов в секунду), размеры токенов и класс модели, а затем рекомендует артикул и количество графических процессоров на основе результатов бенчмаркинга. Демонстрация показывает использование дробных графических процессоров (вплоть до таких размеров, как 1/7), границы автомасштабирования и API-интерфейс, совместимый с OpenAI, который можно интегрировать в приложение, а также встроенную возможность мониторинга задержки, пропускной способности и использования в виде единого показателя. Практическая составляющая здесь — отказ от API на основе базовых моделей, когда кривые затрат и риск несоответствия становятся ответственностью за продукт: команды начинают с размещенных конечных точек, а затем переходят к тонко настроенным открытым моделям (или обучают модели с нуля для узких областей, таких как космос, юриспруденция или здравоохранение), где важны поведение, оценка и контроль данных. Интервью, снятое на Web Summit Lisbon 2025, также описывает путь развития компании FlexAI: публичный посевной раунд финансирования в размере 30 миллионов долларов (Alpha Intelligence Capital, Elaia, Heartcore), команда из примерно 30 человек, распределенная по Франции, Индии и США, и планы по расширению присутствия в сообществе через Station F в Париже в январе. В долгосрочной перспективе ставка делается на гетерогенные вычисления без привязки к конкретному разработчику: поддержка нескольких семейств графических процессоров (NVIDIA H100/H200 и более новые варианты эпохи Blackwell, такие как GB200/B200, а также варианты от AMD, например, инференция класса MI300), и возможность маршрутизации рабочих нагрузок между облаками при сохранении стабильной площади для разработчиков. В сочетании с планированием, основанным на использовании ресурсов, можно представить себе размещение задач с учетом выбросов углерода — перенаправление больших объемов обучения на более дешевые и менее углеродоемкие вычислительные сети, когда позволяют сроки, — без необходимости переписывать конвейеры, что и является стратегическим направлением. Я публикую более 90 видеороликов с Embedded World North America 2025, загружаю около 4 видео в день в 5:00/11:00/17:00/23:00 по центральноевропейскому/восточному времени. Присоединяйтесь к https://www.youtube.com/charbax/join, чтобы получить ранний доступ ко всем 90 видео (как только они будут добавлены в очередь в ближайшие несколько дней). Посмотрите все мои видео о Embedded...