OpenBayes: クラウドコンピューティングリソースを利用したリッチな大規模モデルインスタンスの迅速な展開

はじめに

OpenBayesは、機械学習エンジニアのための、すぐに使える人工知能とハイパフォーマンス・コンピューティング（AI+HPC）サービス・プラットフォームで、マルチバージョンのフレームワークをサポートし、豊富なデータセットを提供します。JupyterLabをベースに、コンテナ化とKubernetesリソーススケジューリングをサポートしています。同時に、複数のAPIとプライベートデプロイオプションを開放しており、小規模な実験からエンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。

すぐに使えるソリューションで、機械学習モデルの迅速な構築と実行を支援します。このプラットフォームは、PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddleなどの一般的なフレームワークをサポートし、柔軟なスケーラビリティを提供します。

機能一覧

すぐに使える設定不要の環境
PyTorch、PaddlePaddle、TensorFlowなど、複数のバージョンのフレームワークをサポート。
JupyterLabをベースにしたインタラクティブな機械学習ソリューション「Container Startup in Seconds
テラバイトのデータ管理と断続的な転送に対応
クライアントSSHログインとクラウドプログラミングをサポートする、弾力的でスケーラブルなアーキテクチャ
組織リソースの分離、チーム管理、アカウント監査
Apollo GraphQL / RESTful APIインターフェース、カスタムミラー、その他の高度な機能

ヘルプの使用

インストールと登録

1. アカウント登録登録方法：OpenBayesのウェブサイトにアクセスし、"Register Now"（今すぐ登録）ボタンをクリックし、関連情報を入力して登録を完了する。
2. 算術解法の選択NVIDIA RTX 4090やNVIDIA A100など、ニーズに応じて適切な演算ソリューションを選択してください。
3. プロジェクトを作成するログインしてコンソールに行き、"Create Project "をクリックし、必要なフレームワークとバージョンを選択します。

機械学習サービスの利用

1. 環境設定必要なフレームワークとバージョンを選択すれば、プラットフォームが自動的に環境を設定します。
2. データアップロードテラバイトレベルのデータ管理とバーストアップロードをサポート。
3. モデルトレーニングデータセットとモデルを選択し、"Start Training "をクリックすると、プラットフォームが自動的に演算リソースを割り当てます。
4. 結果表示トレーニング終了後は、コンソールで結果やログを確認でき、モデルやデータのダウンロードも可能です。

高度な機能

1. CLIツールプロジェクト管理とコマンドラインによるモデルトレーニングのためのOpenBayes CLIツールをダウンロードしてインストールします。
2. 自動パラメータ設定プラットフォームが提供するハイパーパラメータ自動調整機能を使用して、モデルのパフォーマンスを最適化します。
3. リモートデバッグ: リモートデバッグのために PyCharm や VS Code に接続するための SSH ログインを設定します。

個人配備

1. サポートプライベート・デプロイメント・ソリューションが必要な場合は、公式ウェブサイトからOpenBayesのサポートチームに連絡することができる。
2. オーダーメイド・ソリューション物理クラスタやハイブリッドクラウドのデプロイメントをサポートします。
3. 配備の実施OpenBayesチームは、私的展開を支援し、システムが安定していることを確認します。

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