Информация о Run:ai

Беги:Ай Дев

Ускорить разработку ИИ и сократить время вывода на рынок

• Запускайте настраиваемые рабочие пространства с помощью любимых инструментов и платформ.
• Создавайте пакетные задания в очереди и запускайте распределенное обучение с помощью одной командной строки.
• Развертывайте модели вывода и управляйте ими из одного места.

Экосистема

Повысьте доступность графического процессора и увеличьте отдачу от инвестиций в искусственный интеллект

• Рабочие нагрузки
• Активы
• Показатели
• Администратор
• Аутентификация и авторизация

Запустить:ai API

• Рабочие нагрузки
• Активы
• Показатели
• Администратор
• Аутентификация и авторизация

Запустить: плоскость управления AI

Развертывание в собственной инфраструктуре; Облако. On-Prem. С воздушным зазором.

• Управление несколькими кластерами
• Панели мониторинга и отчеты
• Управление рабочей нагрузкой
• Политика доступа к ресурсам
• Правила рабочей нагрузки
• Авторизация и контроль доступа

Запустите:ai Cluster Engine

Познакомьтесь с новым кластером искусственного интеллекта; Используется. Масштабируемость. Под контролем.

• Планировщик рабочей нагрузки ИИ
• Объединение узлов
• Оркестровка контейнеров
• Фракционирование графического процессора
• Узлы графического процессора
• Узлы ЦП
• Хранилище
• Сеть

CLI и графический интерфейс

Run:ai предоставляет удобный интерфейс командной строки (CLI) и комплексный графический интерфейс пользователя (GUI) для управления рабочими нагрузками и инфраструктурой искусственного интеллекта. Интерфейс командной строки предлагает расширенные возможности управления и создания сценариев, а графический интерфейс обеспечивает интуитивно понятный визуальный интерфейс для мониторинга, настройки и взаимодействия с платформой.

Рабочие пространства

Рабочие пространства — это изолированные среды, в которых работают специалисты по искусственному интеллекту. могут работать над своими проектами. В этих рабочих пространствах предварительно настроены необходимые инструменты, библиотеки и зависимости, что упрощает процесс установки и обеспечивает согласованность между командами. Рабочие области можно настроить в соответствии с конкретными требованиями проекта, их можно легко клонировать или предоставить другим сотрудникам общий доступ.

Инструменты

Run:ai предоставляет набор инструментов, предназначенных для повышения эффективности и производительности работы. Разработка ИИ. Эти инструменты предлагают такие функции, как интеграция Jupyter Notebook, визуализация TensorBoard и отслеживание моделей. Эти инструменты оптимизируют рабочие процессы, упрощают анализ данных и улучшают сотрудничество между членами команды.

Среды с открытым исходным кодом

Run:ai поддерживает широкий спектр популярных платформ искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, включая TensorFlow. , PyTorch, JAX и Керас. Это позволяет разработчикам использовать предпочитаемые ими инструменты и библиотеки без необходимости адаптировать существующую кодовую базу к специализированной платформе.

Каталог LLM

Run:ai предлагает каталог LLM — тщательно подобранную коллекцию популярные модели большого языка (LLM) и соответствующие им конфигурации. Этот каталог упрощает развертывание и экспериментирование с современными LLM, ускоряя разработку приложений искусственного интеллекта, использующих расширенные возможности языковой обработки.

Рабочие нагрузки

The Run: Платформа ai позволяет эффективно управлять разнообразными рабочими нагрузками ИИ, включая:
* **Обучение:** Run:ai оптимизирует задания распределенного обучения, позволяя эффективно обучать модели на больших наборах данных на нескольких графических процессорах.
* **Вывод:** Run:ai оптимизирует развертывание и вывод моделей, позволяя развертывать модели для прогнозирования в реальном времени или пакетной обработки.
* **Фермы ноутбуков:** Run:ai поддерживает создание масштабируемых ферм ноутбуков и управление ими, предоставляя среду для совместной работы для исследования данных и создания прототипов моделей.
* **Исследовательские проекты:** Run:ai предназначен для облегчения исследовательской деятельности и предлагает платформу для экспериментов с новыми моделями, алгоритмами и методами.

Активы

Run:ai позволяет пользователям управлять ресурсами ИИ и делиться ими, в том числе:
* **Модели:** Сохраняйте и проверяйте версии моделей для легкого доступа и развертывания.
* **Наборы данных.** Храните большие наборы данных и управляйте ими для эффективного использования в учебных заданиях.
* **Код:** Делитесь кодом, связанным с проектами искусственного интеллекта, и совместно работайте над ним.
* **Эксперименты.** Отслеживайте и сравнивайте результаты различных экспериментов с искусственным интеллектом.

Метрики

Run:ai предоставляет комплексные возможности мониторинга и отчетности, позволяя пользователям отслеживать ключевые показатели, связанные с их рабочими нагрузками и инфраструктурой искусственного интеллекта. Сюда входит:
* **Загрузка графического процессора:** отслеживайте использование графических процессоров в кластере, обеспечивая эффективное распределение ресурсов.
* **Производительность рабочих нагрузок.** Отслеживайте производительность заданий обучения и вывода, выявляя узкие места и возможности для оптимизации.
* **Потребление ресурсов.** Отслеживайте использование ЦП, памяти и сети, предоставляя ценную информацию об использовании ресурсов и потенциальных стратегиях оптимизации.

Администрирование

Run:ai предлагает инструменты администрирования для управления платформой и ее пользователями, в том числе:
* **Управление пользователями:** Управление правами доступа и разрешениями для разных пользователей. или группы.
* **Конфигурация кластера.** Настройте аппаратные и программные ресурсы в кластере AI.
* **Принудительное соблюдение политик.** Определяйте и применяйте политики распределения ресурсов, чтобы обеспечить справедливость и эффективность.

Аутентификация и авторизация

Run:ai предоставляет безопасные механизмы аутентификации и авторизации для контроля доступа к ресурсам и конфиденциальным данным. Сюда входит:
* **Единый вход (SSO):** интеграция с существующими поставщиками удостоверений для упрощенной аутентификации пользователей.
* **Управление доступом на основе ролей (RBAC):** Определите роли с конкретными разрешениями, гарантируя детальный контроль над доступом к ресурсам.
* **Многофакторная аутентификация (MFA):** Повышение безопасности за счет требования нескольких факторов для входа пользователя в систему.

Управление несколькими кластерами

Run:ai позволяет управлять несколькими кластерами ИИ из центральной плоскости управления. Это позволяет организациям:
* **Консолидировать ресурсы.** Объединять ресурсы в разных кластерах, обеспечивая единое представление о доступных мощностях.
* **Стандартизация рабочих процессов.** Применяйте согласованные политики и конфигурации в нескольких кластерах.
* **Оптимизация использования.** Сбалансируйте распределение рабочей нагрузки между кластерами для оптимального распределения ресурсов.

Панели мониторинга и отчеты

Run:ai предоставляет мощные панели мониторинга и инструменты отчетности для визуализации ключевых показателей, отслеживания производительности рабочей нагрузки и получения информации об использовании ресурсов. Эти возможности включают в себя:
* **Мониторинг в реальном времени.** Отслеживайте использование графического процессора, ход рабочей нагрузки и использование ресурсов в режиме реального времени.
* **Историческая аналитика.** Анализируйте исторические данные для выявления тенденций, оптимизации распределения ресурсов и повышения производительности рабочих нагрузок.
* **Настраиваемые информационные панели.** Создавайте собственные информационные панели с учетом конкретных потребностей и перспектив.

Управление рабочей нагрузкой

Run:ai упрощает управление рабочими нагрузками ИИ, включая:
* **Планирование:** автоматизирует планирование и выполнение заданий обучения и вывода.
* **Расстановка приоритетов**. Назначайте приоритеты рабочим нагрузкам, чтобы критически важные задачи выполнялись в первую очередь.
* **Распределение ресурсов.** Выделяйте ресурсы (графические процессоры, процессоры, память) для рабочих нагрузок в соответствии с их потребностями и приоритетами.

Политика доступа к ресурсам

Run:ai предлагает гибкий механизм политики доступа к ресурсам, который позволяет организациям определять и обеспечивать соблюдение правил, управляющих тем, как пользователи могут получать доступ и использовать ресурсы кластера. Это позволяет:
* **Справедливое распределение:** Обеспечить справедливое распределение ресурсов между пользователями и командами.
* **Управление квотами.** Установите ограничения на использование ресурсов, чтобы предотвратить их чрезмерное потребление и обеспечить эффективное распределение.
* **Приоритетность**. Распределяйте приоритеты доступа к ресурсам на основе ролей пользователей или важности рабочей нагрузки.

Политика рабочей нагрузки

Run:ai поддерживает создание политик рабочей нагрузки, определение правил и рекомендаций по управлению рабочими нагрузками ИИ. Это позволяет организациям:
* **Стандартизировать рабочие процессы.** Устанавливать согласованные рабочие процессы и рекомендации по выполнению рабочих нагрузок ИИ.
* **Автоматизация задач.** Автоматизируйте общие операции управления рабочей нагрузкой, такие как распределение ресурсов и планирование.
* **Улучшите безопасность.** Применяйте политики для обеспечения соответствия стандартам и нормам безопасности.

Авторизация и контроль доступа

Run:ai использует надежные механизмы авторизации и контроля доступа для обеспечения безопасности доступа к ресурсам и данным, включая:
* **Детализированные разрешения:* * Предоставляйте определенные разрешения пользователям или группам, обеспечивая детальный контроль над доступом к ресурсам.
* **Аудит и ведение журналов.** Отслеживайте действия пользователей и шаблоны доступа, обеспечивая контрольный журнал в целях безопасности и соответствия требованиям.
* **Интеграция с существующими инструментами безопасности:** Интегрируйте Run:ai с существующими системами безопасности для централизованного управления и контроля.

Планировщик рабочих нагрузок ИИ

Планировщик рабочих нагрузок ИИ от Run:ai специально разработан для оптимизации управления ресурсами на протяжении всего жизненного цикла ИИ и позволяет:
* **Динамическое планирование:* * Динамически распределяйте ресурсы для рабочих нагрузок на основе текущих потребностей и приоритетов.
* **Объединение графических процессоров в пулы.** Объединяйте ресурсы графических процессоров в пулы, что позволяет гибко распределять их между различными рабочими нагрузками.
* **Приоритетное планирование.** Убедитесь, что критическим задачам в первую очередь выделяются ресурсы, оптимизируя общую пропускную способность кластера ИИ.

Объединение узлов

Run:ai представляет концепцию объединения узлов, позволяющую организациям с легкостью управлять гетерогенными кластерами ИИ. Эта функция обеспечивает:
* **Конфигурация кластера.** Определите квоты, приоритеты и политики на уровне пула узлов для управления распределением ресурсов.
* **Управление ресурсами.** Обеспечьте справедливое и эффективное распределение ресурсов внутри кластера с учетом таких факторов, как тип графического процессора, память и ядра ЦП.
* **Распределение рабочей нагрузки.** Распределяйте рабочие нагрузки по соответствующим пулам узлов в зависимости от их требований к ресурсам.

Оркестрация контейнеров

Run:ai легко интегрируется с платформами оркестрации контейнеров, такими как Kubernetes, что позволяет развертывать распределенные контейнерные рабочие нагрузки ИИ и управлять ими. Это обеспечивает:
* **Автоматическое масштабирование:** плавно увеличивайте или уменьшайте рабочие нагрузки ИИ в зависимости от спроса.
* **Высокая доступность.** Обеспечьте доступность рабочих нагрузок ИИ даже в случае сбоя отдельных узлов.
* **Упрощенное развертывание.** Развертывайте рабочие нагрузки ИИ и управляйте ими с помощью контейнерных образов, обеспечивая мобильность и воспроизводимость.

Фракционирование графического процессора

Технология фракционирования графического процессора Run:ai позволяет разделить один графический процессор на несколько фракций, обеспечивая экономичный способ запуска рабочих нагрузок, требующих только части мощности графического процессора. ресурсы. Эта функция:
* **Повышает экономическую эффективность:** Позволяет выполнять больше рабочих нагрузок в одной и той же инфраструктуре за счет совместного использования ресурсов графического процессора.
* **Упрощает управление ресурсами:** оптимизирует распределение ресурсов графического процессора для различных рабочих нагрузок с различными требованиями.
* **Улучшает использование.** Максимизирует использование графических процессоров, сокращая время простоя и повышая эффективность.

Узлы графического процессора

Run:ai поддерживает широкий спектр узлов графического процессора от ведущих поставщиков, включая NVIDIA, AMD и Intel. Это обеспечивает совместимость с различными конфигурациями оборудования и позволяет организациям использовать существующую инфраструктуру или выбирать наиболее подходящие графические процессоры для своих конкретных потребностей.

Узлы ЦП

В дополнение к узлам ГП, Run :ai также поддерживает узлы ЦП для задач, не требующих ускорения графического процессора. Это позволяет организациям использовать существующую инфраструктуру ЦП или использовать более экономичные ресурсы ЦП для конкретных задач.

Хранилище

Run:ai интегрируется с различными решениями хранения данных, включая NFS, GlusterFS, ceph. и локальные диски. Такая гибкость позволяет организациям выбирать решение для хранения данных, которое наилучшим образом соответствует их требованиям к производительности, масштабируемости и стоимости.

Сеть

Run:ai предназначена для эффективной работы в сетях с высокой пропускной способностью, обеспечивая эффективную передачу данных между узлами и выполнение распределенных рабочих нагрузок ИИ. Run:ai также можно развертывать в изолированных средах, где нет подключения к Интернету, обеспечивая безопасность и изоляцию конфиденциальных данных.

Ноутбуки по требованию

Блокноты Run:ai Функция «по запросу» позволяет пользователям запускать предварительно настроенные рабочие области с помощью любимых инструментов и платформ, включая Jupyter Notebook, PyCharm и VS Code. Это:
* **Упрощает настройку.** Быстрый запуск рабочих областей без необходимости вручную устанавливать зависимости.
* **Обеспечивает согласованность.** Обеспечивает единообразную среду для всех команд и проектов.
* **Улучшает совместную работу.** С легкостью делитесь рабочими пространствами и сотрудничайте в них вместе с членами команды.

Обучение и тонкая настройка

Run:ai упрощает процесс обучения и тонкой настройки моделей ИИ:
* **Постановка пакетных заданий в очередь:** Планирование и запуск пакетов обучающие задания с помощью одной командной строки.
* **Распределенное обучение.** Эффективно обучайте модели на больших наборах данных на нескольких графических процессорах.
* **Оптимизация модели.** Оптимизируйте параметры обучения и гиперпараметры для повышения производительности.

Частные LLM

Run:ai позволяет пользователям развертывать и управлять своими собственными частными LLM, специально обученными моделями, которые можно использовать для конкретных приложений. Это позволяет:
* **Развертывание модели:** Развертывание моделей LLM для вывода и генерации персонализированных ответов.
* **Управление моделями.** Сохраняйте, редактируйте и управляйте моделями LLM для быстрого доступа и обновлений.
* **Конфиденциальность данных.** Сохраняйте конфиденциальность и безопасность пользовательских данных в инфраструктуре организации.

NVIDIA и Run:ai Bundle

Run:ai и NVIDIA объединились, чтобы предложить полностью интегрированное решение для систем DGX, предоставляющее наиболее производительное комплексное решение для рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Этот пакет:
* **Оптимизирует производительность DGX:** Использует возможности Run:ai для максимального использования и производительности оборудования DGX.
* **Упрощает управление.** Предоставляет единую платформу для управления ресурсами DGX и рабочими нагрузками ИИ.
* **Ускоряет разработку ИИ.** Дает организациям возможность ускорить реализацию инициатив в области ИИ с помощью комплексного решения.

Развертывание в собственной инфраструктуре; Облако. On-Prem. Air-Gapped.

Run:ai поддерживает широкий спектр сред развертывания, предлагая гибкие варианты для организаций с различными требованиями к инфраструктуре. Сюда входит:
* **Развертывание в облаке.** Разверните Run:ai на основных поставщиках облачных услуг, таких как AWS, Azure и Google Cloud, что позволит вам использовать их услуги и ресурсы.
* **Локальное развертывание:** Разверните Run:ai на собственной аппаратной инфраструктуре, обеспечив полный контроль над средой ИИ.
* **Развертывание с воздушным зазором:** Развертывайте Run:ai в изолированных средах без подключения к Интернету, гарантируя безопасность и целостность ваших данных.

Любой инструмент и платформа машинного обучения

Run:ai предназначен для работы с широким спектром инструментов и платформ машинного обучения, включая:
* **TensorFlow:** Run и эффективно управлять рабочими нагрузками TensorFlow.
* **PyTorch:** Развертывание и оптимизация моделей PyTorch для обучения и вывода.
* **JAX:** Используйте JAX для высокопроизводительных вычислений ИИ.
* **Keras:** Легко создавайте и обучайте модели Keras.
* **Scikit-learn:** Используйте Scikit-learn для задач машинного обучения.
* **XGBoost:** Используйте XGBoost для алгоритмов повышения градиента.
* **LightGBM:** разверните LightGBM для эффективного повышения градиента.
* **CatBoost:** Используйте CatBoost для надежного повышения градиента.

Любой Kubernetes

Run:ai легко интегрируется с Kubernetes, ведущей платформой оркестрации контейнеров. Это обеспечивает совместимость с существующими средами Kubernetes и позволяет организациям использовать его преимущества, в том числе:
* **Автоматическое масштабирование:** динамически масштабируйте рабочие нагрузки ИИ в зависимости от спроса.
* **Высокая доступность.** Обеспечьте доступность рабочих нагрузок ИИ даже в случае сбоя отдельных узлов.
* **Контейнерное развертывание.** Развертывайте рабочие нагрузки ИИ в виде контейнеров, обеспечивая переносимость и воспроизводимость.

Везде

Run:ai предназначен для развертывания где угодно, обеспечивая гибкость организациям с разнообразными потребностями в инфраструктуре. Сюда входит:
* **Центры обработки данных:** Разверните Run:ai в своих центрах обработки данных для максимального контроля и безопасности.
* **Поставщики облачных услуг.** Разверните Run:ai у основных поставщиков облачных услуг, чтобы обеспечить масштабируемость и гибкость.
* **Периферийные устройства:** Разверните Run:ai на периферийных устройствах для приложений ИИ, работающих в режиме реального времени.

Любая инфраструктура

Run:ai поддерживает широкий спектр компонентов инфраструктуры, позволяя вам создать идеальную среду искусственного интеллекта:
* **Графические процессоры:** Используйте высокую производительность Графические процессоры от ведущих производителей, таких как NVIDIA, AMD и Intel.
* **ЦП:** используйте ЦП для задач, не требующих ускорения графического процессора.
* **ASIC:** интегрируйте ASIC для специализированных задач, таких как машинное обучение.
* **Хранение данных.** Выбирайте решения хранения данных, которые наилучшим образом соответствуют вашим требованиям к производительности, масштабируемости и стоимости.
* **Сеть:** Разверните Run:ai в сетях с высокой пропускной способностью для эффективной передачи данных и распределенных рабочих нагрузок.