Recientemente, la empresa emergente Pipeshift lanzó una nueva plataforma integral diseñada para ayudar a las empresas a entrenar, implementar y escalar modelos de IA generativa de código abierto de manera más eficiente. La plataforma puede funcionar en cualquier entorno de nube o GPU local, y mejora significativamente la velocidad de inferencia y reduce los costos.
Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, muchas empresas enfrentan el desafío de cómo cambiar eficientemente entre múltiples modelos. Tradicionalmente, los equipos necesitaban construir un complejo sistema MLOps, que involucraba la adquisición de recursos computacionales, el entrenamiento de modelos, el ajuste fino y la implementación a nivel de producción. Esto no solo requería mucho tiempo y recursos de ingeniería, sino que también podía aumentar continuamente los costos de administración de la infraestructura.
Arko Chattopadhyay, cofundador y CEO de Pipeshift, señala que desarrollar un motor de inferencia flexible y modular a menudo requiere años de experiencia acumulada, mientras que la solución de Pipeshift tiene como objetivo simplificar este proceso a través de su motor de inferencia modular. La plataforma utiliza un marco llamado MAGIC (Arquitectura Modular de Clústeres de Inferencia de GPU), que permite a los equipos combinar de forma flexible diferentes componentes de inferencia según las necesidades específicas de la carga de trabajo, optimizando así el rendimiento de la inferencia sin necesidad de una compleja ingeniería.
Por ejemplo, una empresa minorista de Fortune 500, después de usar la plataforma Pipeshift, integró cuatro modelos que originalmente requerían cuatro instancias de GPU independientes en una sola instancia de GPU. De esta manera, la empresa no solo logró una mejora de cinco veces en la velocidad de inferencia, sino que también redujo los costos de infraestructura en un 60%. Este logro permite a las empresas mantener su competitividad en un mercado en rápida evolución.
Pipeshift ya ha llegado a acuerdos de licencia anual con 30 empresas y planea lanzar herramientas para ayudar a los equipos a construir y ampliar conjuntos de datos. Esto acelerará aún más el proceso de experimentación y preparación de datos, mejorando la eficiencia del trabajo de los clientes.
Enlace oficial: https://pipeshift.com/
Puntos clave:
🌟 El motor de inferencia modular de Pipeshift puede reducir significativamente el uso de GPU en la inferencia de IA, reduciendo los costos hasta en un 60%.
🚀 El marco MAGIC permite a las empresas combinar rápidamente componentes de inferencia, mejorando la velocidad de inferencia y reduciendo la carga de ingeniería.
🤝 Pipeshift ya ha colaborado con varias empresas y lanzará más herramientas para ayudar a las empresas a gestionar sus cargas de trabajo de IA de manera más eficiente.