“`html
Приветствуем вас в мире искусственного интеллекта!
Преимущества использования платформы Felafax для облачных вычислений и обучения ИИ моделей
Запуск рабочих нагрузок ИИ в облаке больше не проблема благодаря платформе Felafax. Длительный процесс обучения включает в себя установку нескольких низкоуровневых зависимостей, которые могут привести к известным сбоям CUDA. Также требуется подключение постоянного хранилища, ожидание загрузки системы в течение 20 минут и многое другое. Поддержка машинного обучения (ML) для GPU, не принадлежащих NVIDIA, оставляет желать лучшего. В то же время Google TPUs и другие альтернативные чипы имеют на 30% более низкую общую стоимость владения при сохранении превосходной производительности. Увеличение размера моделей (например, Llama 405B) требует сложной мульти-GPU оркестрации, так как их нельзя обработать на одном GPU.
Стартап Felafax предлагает новый облачный уровень с 8 TPU-ядрами, который делает построение кластеров для обучения ИИ простым. Для быстрого старта предлагаются готовые шаблоны для PyTorch XLA и JAX, которые легко настраиваются. Упрощенная настройка LLaMa — используйте готовые блокноты для начала настройки моделей LLaMa 3.1 (8B, 70B и 405B). Felafax заботится о сложной мульти-TPU оркестрации.
Открытая платформа для ИИ Felafax, конкурирующая с CUDA от NVIDIA, скоро дебютирует. Основанная на JAX и OpenXLA, она предлагает производительность на 30% дешевле, чем NVIDIA, поддерживая обучение ИИ на широком спектре оборудования, не принадлежащего NVIDIA, включая Google TPU, AWS Trainium, AMD и Intel GPU.
Ключевые особенности
Большой кластер для обучения одним нажатием: быстрый запуск кластеров из 8 до 1024 TPUs или кластеров с GPU, не принадлежащими NVIDIA. Независимо от размера кластера, платформа легко управляет оркестрацией обучения.
Индивидуальная платформа для обучения, построенная на архитектуре XLA, предлагает непревзойденную производительность по более низкой стоимости. За 30% меньшие затраты вы получаете тот же уровень производительности, что и H100.
Персонализация процесса обучения в вашем блокноте Jupyter одним касанием: полная команда без ошибок.
Felafax берет на себя всю рутинную работу, включая оптимизацию разделения моделей для Llama 3.1 405B, работу с распределенным контрольным пунктом и оркестрацию обучения на нескольких контроллерах. Перенаправьте свое внимание с инфраструктуры на инновации.
Стандартные шаблоны: у вас есть два варианта — PyTorch XLA и JAX. Используйте предварительно настроенные среды с установленными всеми необходимыми зависимостями и начинайте работу немедленно.
Реализация JAX для Llama 3.1: время обучения сокращается на 25%, а использование GPU увеличивается на 20% при использовании JAX. Получите максимум из дорогостоящих вычислений, в которые вы вложились.
В заключение
Felafax разрабатывает открытую платформу для использования с технологиями ИИ нового поколения, которая снизит стоимость обучения машинного обучения на 30%. Организация стремится сделать высокопроизводительные вычисления ИИ доступными для большего числа людей с помощью своей открытой платформы и акцента на GPU, которые не производит NVIDIA. Путь еще долог, но работа Felafax может революционизировать искусственный интеллект, снижая затраты, увеличивая доступность и поощряя творчество.
При обсуждении внедрения ИИ в ваш бизнес обратите внимание на практические примеры применения, оцените потенциальные преимущества автоматизации и определите ключевые показатели эффективности, которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение, внедряйте его постепенно, начиная с малых проектов, и анализируйте результаты и KPI.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Ознакомьтесь с AI Sales Bot здесь. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как решения от AI Lab itinai.ru могут изменить ваши процессы. Будущее уже здесь!
“`
