OpenBayes: быстрое развертывание больших экземпляров моделей с использованием ресурсов облачных вычислений

Общее введение

OpenBayes - это готовая сервисная платформа искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений (AI+HPC) для инженеров машинного обучения, обеспечивающая поддержку нескольких версий фреймворка и богатых наборов данных. Основанная на JupyterLab, она поддерживает контейнеризацию и планирование ресурсов Kubernetes. В то же время, открытые многочисленные API и частные варианты развертывания подходят как для небольших экспериментов, так и для корпоративных приложений.

Она помогает пользователям быстро создавать и запускать модели машинного обучения с помощью готовых решений. Платформа поддерживает множество распространенных фреймворков, таких как PyTorch, TensorFlow и PaddlePaddle, и предлагает гибкую масштабируемость.

Список функций

Готовая среда, не требующая конфигурации
Поддерживается несколько версий фреймворков, таких как PyTorch, PaddlePaddle, TensorFlow
Контейнерный стартап за секунды - интерактивное решение для машинного обучения на базе JupyterLab
Поддерживает управление терабайтами данных и периодическую передачу.
Эластичная и масштабируемая архитектура с поддержкой клиентского SSH-логина и облачного программирования
Разделение ресурсов организации, управление командами и аудит счетов
Apollo GraphQL / RESTful API интерфейс, пользовательские зеркала и другие расширенные возможности

Использование помощи

Установка и регистрация

1. Зарегистрируйтесь для получения учетной записиЧтобы зарегистрироваться: зайдите на сайт OpenBayes, нажмите кнопку "Зарегистрироваться сейчас" и заполните соответствующую информацию для завершения регистрации.
2. Выбор арифметического решения: Выберите подходящее арифметическое решение, например NVIDIA RTX 4090 или NVIDIA A100, в зависимости от ваших потребностей.
3. Создать проект: Войдите в систему и перейдите в консоль, нажмите на кнопку "Создать проект" и выберите нужный фреймворк и версию.

Использование служб машинного обучения

1. Конфигурация среды: Нет необходимости вручную настраивать среду, выберите нужный фреймворк и версию, и платформа настроит его автоматически.
2. Загрузка данных: Загрузка данных через консоль, поддержка управления данными на терабайтном уровне и загрузка точек останова.
3. обучение моделиВыберите набор данных и модель, нажмите "Начать обучение", и платформа автоматически распределит арифметические ресурсы.
4. Просмотр результатов: После завершения обучения результаты и журналы можно просматривать на консоли с поддержкой загрузки моделей и данных.

Дополнительные возможности

1. Инструменты CLI: Загрузите и установите инструмент OpenBayes CLI для управления проектом и обучения моделированию через командную строку.
2. автоматическая параметризация: Используйте функцию автоматической настройки гиперпараметров, предоставляемую платформой, для оптимизации работы модели.
3. удаленная отладка: Настройте SSH-логин для подключения к PyCharm или VS Code для удаленной отладки.

Частное развертывание

1. Контактная поддержкаЕсли вам нужно решение для частного развертывания, вы можете связаться со службой поддержки OpenBayes на официальном сайте.
2. Индивидуальные решения: Индивидуальные конфигурации аппаратного и программного обеспечения в соответствии с потребностями бизнеса, поддержка физических кластеров и развертывание гибридных облаков.
3. Реализация развертывания: Команда OpenBayes поможет с частным развертыванием и обеспечит стабильную работу системы.