हाल ही में, स्टार्टअप कंपनी Pipeshift ने एक नई एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म लॉन्च किया है, जिसका उद्देश्य व्यवसायों को ओपन-सोर्स जनरेटिव AI मॉडल को अधिक कुशलता से प्रशिक्षित, तैनात और विस्तारित करने में मदद करना है। यह प्लेटफॉर्म न केवल किसी भी क्लाउड वातावरण या स्थानीय GPU पर चल सकता है, बल्कि यह अनुमानित गति को काफी बढ़ाने और लागत को कम करने में भी सक्षम है।
AI तकनीक के तेज विकास के साथ, कई व्यवसायों को विभिन्न मॉडलों के बीच कुशलता से स्विच करने की चुनौती का सामना करना पड़ता है। पारंपरिक रूप से, टीमों को एक जटिल MLOps सिस्टम बनाने की आवश्यकता होती है, जिसमें कंप्यूटिंग संसाधनों की प्राप्ति, मॉडल प्रशिक्षण, ट्यूनिंग और उत्पादन स्तर की तैनाती जैसे कई चरण शामिल होते हैं, जो न केवल समय और इंजीनियरिंग संसाधनों की बड़ी मात्रा की आवश्यकता होती है, बल्कि यह बुनियादी ढांचे के प्रबंधन की लागत को भी बढ़ा सकता है।
Pipeshift के सह-संस्थापक और CEO आर्को चट्टोपाध्याय (Arko Chattopadhyay) ने बताया कि एक लचीला, मॉड्यूलर इनफेरेंस इंजन विकसित करने में अक्सर वर्षों का अनुभव जुटाना पड़ता है, जबकि Pipeshift का समाधान अपने मॉड्यूलर इनफेरेंस इंजन के माध्यम से इस प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्लेटफॉर्म एक फ्रेमवर्क का उपयोग करता है जिसे MAGIC (GPU इनफेरेंस क्लस्टर मॉड्यूलर आर्किटेक्चर) कहा जाता है, जो टीमों को विशिष्ट कार्यभार की आवश्यकताओं के अनुसार विभिन्न इनफेरेंस घटकों को लचीले ढंग से संयोजित करने की अनुमति देता है, जिससे जटिल इंजीनियरिंग की आवश्यकता के बिना इनफेरेंस प्रदर्शन को अनुकूलित किया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, एक फॉर्च्यून 500 रिटेल कंपनी ने Pipeshift प्लेटफॉर्म का उपयोग करने के बाद चार स्वतंत्र GPU उदाहरणों की आवश्यकता वाले चार मॉडलों को एक ही GPU उदाहरण में समेकित किया। इस तरह, कंपनी ने न केवल अनुमानित गति में पांच गुना वृद्धि हासिल की, बल्कि बुनियादी ढांचे की लागत को 60% तक कम कर दिया। इस उपलब्धि ने व्यवसायों को तेजी से विकसित हो रहे बाजार में प्रतिस्पर्धी बने रहने में सक्षम बनाया।
Pipeshift ने वर्तमान में 30 कंपनियों के साथ वार्षिक लाइसेंसिंग समझौतों पर हस्ताक्षर किए हैं, और भविष्य में डेटा सेट बनाने और विस्तारित करने में मदद करने के लिए उपकरण लॉन्च करने की योजना है। यह प्रयोग और डेटा तैयारी की प्रक्रिया को और तेज करेगा, ग्राहकों की कार्यक्षमता को बढ़ाएगा।
आधिकारिक प्रवेश: https://pipeshift.com/
मुख्य बिंदु:
🌟 Pipeshift द्वारा पेश किया गया मॉड्यूलर इनफेरेंस इंजन AI इनफेरेंस के GPU उपयोग को काफी कम कर सकता है, जिससे लागत 60% तक कम होती है।
🚀 MAGIC फ्रेमवर्क के माध्यम से, व्यवसाय तेजी से इनफेरेंस घटकों को संयोजित कर सकते हैं, अनुमानित गति बढ़ा सकते हैं, और इंजीनियरिंग के बोझ को कम कर सकते हैं।
🤝 Pipeshift ने कई कंपनियों के साथ सहयोग किया है, और भविष्य में अधिक उपकरण पेश करने की योजना है, जिससे व्यवसायों को AI कार्यभार को अधिक कुशलता से प्रबंधित करने में मदद मिलेगी।
