زیرساخت هوش مصنوعی بونرا
workloadهای AI الزامات متفاوتی نسبت به سرویسهای معمول دارند. یک inference API که مدل زبانی را سرو میدهد به GPU، حافظهی کافی و latency قابل کنترل نیاز دارد؛ نه صرفاً یک VM با CPU. زیرساخت AI بونرا برای تیمهایی ساخته شده که از مرحلهی آزمایش به deployment واقعی رسیدهاند و به بستری نیاز دارند که با workload آنها همراستا باشد.
compute برای تیمهایی که مدلهای AI اجرا میکنند: از inference API تا training job، روی سختافزاری که برای این workloadها طراحی شده.
- سختافزار GPU-ready برای inference و fine-tuning مدلهای زبانی و بینایی
- مناسب برای سرو inference API، batch processing و pipelineهای ML
- قابل استفاده کنار IaaS و کانتینر ابری بونرا در معماریهای ترکیبی
compute متناسب با workload AI
اجرای مدلهای بزرگ روی زیرساخت عمومی معمولاً به bottleneck میخورد. وقتی GPU، حافظه و پهنای باند I/O با نیاز واقعی هماهنگ باشند، latency و throughput بهتر میشوند.
deployment قابل تکرار برای مدلها
هر بار که مدل جدید یا نسخهی بهبودیافتهای آمادهی production میشود، فرایند deployment باید روشن و مستند باشد؛ نه یک فرایند دستی که هر بار متفاوت اجرا میشود.
مسیر کوتاهتر از prototype به production
خیلی از پروژههای AI در مرحلهی notebook میمانند چون مسیر به production مبهم یا پرهزینه است. زیرساخت مناسب این فاصله را کوتاه میکند.
سناریوهای واقعی استفاده از زیرساخت AI
هر سرویس خوب باید یک مسئلهی مشخص را برای تیمهای مشخص حل کند. اینها رایجترین موقعیتهایی هستند که زیرساخت AI در آنها انتخاب درستی میشود.
inference API و سرو مدل
برای تیمهایی که مدل زبانی، مدل بینایی یا embedding model را بهصورت endpoint در اختیار سرویسهای دیگر قرار میدهند.
fine-tuning و training job
برای اجرای training یا fine-tuning روی dataset اختصاصی، جایی که زمان اجرا و هزینهی GPU باید قابل پیشبینی باشند.
pipelineهای پردازش داده و batch inference
برای workloadهایی که نیازی به پاسخ real-time ندارند اما حجم بالایی از داده را با مدل پردازش میکنند.
چیزی که این سرویس را قابل استفاده و قابل اتکا میکند
GPU-ready compute
دسترسی به منابع GPU برای workloadهایی که CPU-only جوابگوی آنها نیست؛ از استنتاج تا آموزش مدل.
containerized deployment مدل
امکان deployment مدل در قالب کانتینر، با قابلیت version management و rollback، همراستا با روند کار تیم ML.
همنشینی با IaaS و کانتینر ابری
زیرساخت AI میتواند کنار لایهی اصلی IaaS بونرا قرار بگیرد تا بخشهای غیر-ML پروژه از همان بستر عملیاتی استفاده کنند.
پاسخهای کوتاه به پرسشهای رایج
اگر هنوز بین این سرویس و گزینههای دیگر مردد هستید، این پرسشها معمولاً تصمیمگیری را سریعتر میکنند.
اگر تیم شما میخواهد دربارهی زیرساخت AI سریعتر تصمیم بگیرد، این بخش قرار است پاسخها را جمعوجور، روشن و اجرایی نگه دارد.
برای زیرساخت AI یک مسیر اجرایی روشن میخواهید؟
اگر میخواهید قبل از انتخاب سرویس، معماری، ظرفیت اولیه یا مسیر رشد را مرور کنیم، کافی است درخواست مشاوره ثبت کنید. این صفحه برای فروش صرف طراحی نشده؛ برای این است که تیم شما انتخاب بهتری داشته باشد.