Récemment, la startup Pipeshift a lancé une nouvelle plateforme de bout en bout conçue pour aider les entreprises à entraîner, déployer et étendre plus efficacement les modèles d'IA générative open source. Cette plateforme fonctionne sur n'importe quel environnement cloud ou GPU local, et permet d'améliorer considérablement la vitesse d'inférence et de réduire les coûts.
Avec le développement rapide de l'IA, de nombreuses entreprises sont confrontées au défi de basculer efficacement entre différents modèles. Traditionnellement, les équipes doivent construire un système MLOps complexe, impliquant l'acquisition de ressources de calcul, l'entraînement des modèles, l'ajustement fin et le déploiement en production. Cela nécessite non seulement beaucoup de temps et de ressources d'ingénierie, mais peut aussi entraîner une augmentation constante des coûts de gestion de l'infrastructure.
Arko Chattopadhyay, co-fondateur et PDG de Pipeshift, souligne que le développement d'un moteur d'inférence flexible et modulaire nécessite souvent des années d'expérience. La solution de Pipeshift vise à simplifier ce processus grâce à son moteur d'inférence modulaire. La plateforme utilise un framework appelé MAGIC (Modular Architecture for GPU Inference Clusters), qui permet aux équipes de combiner de manière flexible différents composants d'inférence en fonction des besoins spécifiques de la charge de travail, optimisant ainsi les performances d'inférence sans nécessiter d'ingénierie fastidieuse.
Par exemple, une société de la liste Fortune 500 du secteur de la vente au détail a utilisé la plateforme Pipeshift pour consolider quatre modèles qui nécessitaient initialement quatre instances GPU indépendantes sur une seule instance GPU. De cette manière, l'entreprise a non seulement quintuplé la vitesse d'inférence, mais a également réduit de 60 % les coûts d'infrastructure. Ce résultat permet aux entreprises de rester compétitives sur un marché en évolution rapide.
Pipeshift a déjà conclu des accords de licence annuels avec 30 entreprises et prévoit de lancer prochainement des outils pour aider les équipes à construire et étendre leurs ensembles de données. Cela permettra d'accélérer davantage le processus d'expérimentation et de préparation des données, améliorant ainsi l'efficacité du travail des clients.
Accès officiel : https://pipeshift.com/
Points clés :
🌟 Le moteur d'inférence modulaire de Pipeshift permet de réduire considérablement l'utilisation du GPU pour l'inférence IA, diminuant les coûts jusqu'à 60 %.
🚀 Grâce au framework MAGIC, les entreprises peuvent combiner rapidement les composants d'inférence, améliorant ainsi la vitesse d'inférence et réduisant la charge de travail des ingénieurs.
🤝 Pipeshift a collaboré avec de nombreuses entreprises et prévoit de lancer de nouveaux outils pour aider les entreprises à gérer plus efficacement leurs charges de travail IA.