Recentemente, a startup Pipeshift lançou uma nova plataforma ponta a ponta projetada para ajudar as empresas a treinar, implantar e escalar modelos de IA generativa de código aberto de forma mais eficiente. A plataforma pode ser executada em qualquer ambiente de nuvem ou GPU local e melhora significativamente a velocidade de inferência e reduz os custos.
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, muitas empresas enfrentam o desafio de como alternar eficientemente entre vários modelos. Tradicionalmente, as equipes precisam construir um sistema MLOps complexo, envolvendo a aquisição de recursos computacionais, treinamento de modelos, ajuste fino e implantação em produção, o que não apenas consome muito tempo e recursos de engenharia, mas também pode levar a um aumento contínuo nos custos de gerenciamento de infraestrutura.
Arko Chattopadhyay, cofundador e CEO da Pipeshift, observa que o desenvolvimento de um mecanismo de inferência flexível e modular geralmente requer anos de experiência acumulada, enquanto a solução Pipeshift visa simplificar esse processo por meio de seu mecanismo de inferência modular. A plataforma usa uma estrutura chamada MAGIC (Modular Architecture for GPU Inference Clusters), que permite que as equipes combinem diferentes componentes de inferência de forma flexível, de acordo com as necessidades específicas da carga de trabalho, otimizando assim o desempenho da inferência sem a necessidade de engenharia complexa.
Por exemplo, uma empresa de varejo da Fortune 500, após usar a plataforma Pipeshift, consolidou quatro modelos que antes exigiam quatro instâncias de GPU independentes em uma única instância de GPU. Dessa forma, a empresa não apenas alcançou um aumento de cinco vezes na velocidade de inferência, mas também reduziu os custos de infraestrutura em 60%. Esse resultado permite que as empresas mantenham sua competitividade em um mercado em rápida evolução.
A Pipeshift já fechou acordos de licenciamento anual com 30 empresas e planeja lançar ferramentas para ajudar as equipes a construir e expandir conjuntos de dados no futuro. Isso acelerará ainda mais o processo de experimentação e preparação de dados, melhorando a eficiência do trabalho dos clientes.
Página oficial: https://pipeshift.com/
Destaques:
🌟 O mecanismo de inferência modular da Pipeshift pode reduzir significativamente o uso da GPU na inferência de IA, reduzindo os custos em até 60%.
🚀 Por meio da estrutura MAGIC, as empresas podem combinar rapidamente componentes de inferência, aumentando a velocidade de inferência e reduzindo a carga de trabalho de engenharia.
🤝 A Pipeshift já colaborou com várias empresas e lançará mais ferramentas no futuro para ajudar as empresas a gerenciar cargas de trabalho de IA de forma mais eficiente.
