RunPod: облачный сервис GPU, предназначенный для ИИ, с быстрым холодным стартом SD и посекундной оплатой

Общее введение

RunPod - это платформа облачных вычислений, созданная специально для ИИ и призванная предоставить разработчикам, исследователям и предприятиям универсальное решение для разработки, обучения и масштабирования моделей ИИ. Платформа объединяет ресурсы GPU по требованию, бессерверные рассуждения, автоматическое масштабирование и многое другое для обеспечения мощной поддержки всех этапов проектов ИИ. Основная философия RunPod заключается в упрощении процесса разработки ИИ, позволяя пользователям сосредоточиться на инновационных моделях, не слишком беспокоясь о проблемах инфраструктуры.

Оплата только в момент запроса и быстрый холодный старт, подходит для низкочастотных сервисов и требует качественной работы. Между тем класс обработки естественного языка с большими языковыми моделями поддерживает оплату за лексемы.

Список функций

• Ресурсы GPU по требованию: Быстрый запуск экземпляров GPU и поддержка нескольких моделей GPU для удовлетворения различных арифметических требований.
• Бессерверные рассуждения: Автоматическое масштабирование возможностей рассуждений для эффективной обработки изменяющихся рабочих нагрузок.
• Интеграция среды разработки: Предварительно настроенная среда разработки ИИ с поддержкой широко используемых фреймворков и инструментов глубокого обучения.
• Управление и хранение данных: Интегрированное решение для хранения данных с эффективными механизмами передачи данных и доступа к ним.
• Совместная работа и контроль версий: Поддерживает совместную командную разработку и обеспечивает возможность версионирования моделей.

Использование помощи

Установка и использование

1. Создание экземпляра GPU::
   • Войдя в систему, перейдите на страницу консоли и нажмите кнопку "Create Pod".
   • Выберите нужную модель и конфигурацию GPU и нажмите "Создать", чтобы запустить экземпляр.
   • После запуска экземпляра им можно управлять через SSH или веб-терминал.
2. Использование предварительно сконфигурированных сред::
   • RunPod предлагает широкий спектр предварительно настроенных сред разработки ИИ, таких как PyTorch, TensorFlow и другие.
   • При создании экземпляра вы можете выбрать нужный шаблон среды и быстро приступить к разработке проекта.
3. управление данными::
   • RunPod предоставляет интегрированное решение для хранения данных, позволяющее управлять наборами данных в консоли.
   • Поддержка загрузки, скачивания и совместного использования данных для обеспечения их безопасности и защиты конфиденциальности.
4. Совместная работа и контроль версий::
   • Поддерживает совместное развитие команды, членов команды можно приглашать для совместной работы над проектами.
   • Функция управления версиями моделей позволяет легко отслеживать и управлять различными версиями моделей.
5. Бессерверные рассуждения::
   • RunPod поддерживает бессерверную архитектуру и автоматически масштабирует возможности вывода.
   • В консоли можно настроить конечные точки API, чтобы включить онлайн-сервисы вывода для моделей.

рабочий процесс

1. Пример быстрого запуска GPU::
   • Войдите в консоль и выберите "Create Pod".
   • Выберите нужную модель и конфигурацию GPU и нажмите "Создать".
   • После запуска экземпляра управление им осуществляется через SSH или веб-терминал.
2. Использование предварительно сконфигурированных сред::
   • При создании экземпляра выберите нужный шаблон среды.
   • После подключения экземпляра вы можете напрямую использовать предварительно настроенную среду разработки для создания проекта.
3. управление данными::
   • Управление наборами данных в консоли для поддержки загрузки, скачивания и совместного использования данных.
   • Обеспечьте безопасность данных и защиту конфиденциальности.
4. Совместная работа и контроль версий::
   • Приглашайте членов команды к совместной работе над проектами и используйте функции версионирования для отслеживания и управления версиями моделей.
5. Бессерверные рассуждения::
   • Настройте конечные точки API в консоли, чтобы включить онлайн-сервисы вывода для моделей.
   • Автоматическое масштабирование возможностей вывода для эффективной обработки изменяющихся рабочих нагрузок.