Mystic AI

Серверный GPU-инференс

Mystic AI предлагает серверную функцию GPU-инференса, которая позволяет эффективно запускать модели машинного обучения на мощных графических процессорах NVIDIA, обеспечивая быстрое выведение и низкую задержку.

Бесшовная развертка и масштабирование

Платформа Mystic AI упрощает процесс развертывания моделей и предоставляет функцию автоматического масштабирования, которая динамически регулирует распределение ресурсов GPU в соответствии с потребностями модели, гарантируя ее эффективную работу.

Интеграция с облаком

Mystic AI поддерживает интеграцию с основными облачными платформами (AWS, Azure, GCP), позволяя пользователям развертывать и запускать модели в своей облачной среде или использовать общий кластер GPU от Mystic AI.

Оптимизация затрат

Mystic AI может динамически регулировать ресурсы GPU в соответствии с фактическими потребностями и поддерживает использование спотовых экземпляров, что помогает снизить затраты на вывод.

Открытые API и SDK

Mystic AI предоставляет простые в использовании API и SDK, которые упрощают развертывание, управление и мониторинг моделей.

• Инженеры по машинному обучению: Развертывайте и управляйте различными моделями ИИ (LLM, генераторы изображений) с помощью масштабируемой инфраструктуры Mystic AI.
• Разработчики продуктов ИИ: Ускорьте развертывание продуктов генеративного ИИ с помощью управляемой платформы Kubernetes и экономически эффективной инфраструктуры GPU от Mystic AI.
• Ученые-исследователи данных: Оптимизируйте рабочие процессы ИИ с помощью библиотеки Python с открытым исходным кодом и API от Mystic AI для упрощения развертывания и управления моделями.
• Предприятия: Снизьте затраты на инфраструктуру и повысьте эффективность, используя Mystic AI для масштабируемого и экономически эффективного вывода машинного обучения.
• Исследователи: Получайте доступ и развертывайте широкий спектр предварительно обученных моделей ИИ из сообщества Mystic AI, способствуя сотрудничеству и инновациям.

Что такое Mystic AI?

Mystic AI — это платформа, специально разработанная для развертывания и масштабирования моделей машинного обучения, которая предоставляет серверную функцию GPU-инференса, позволяя с легкостью развертывать и масштабировать модели ML на современных графических процессорах NVIDIA.

Как использовать Mystic AI?

Пользователи могут использовать API и SDK Mystic AI для развертывания, управления и мониторинга моделей машинного обучения. Платформа предоставляет подробную документацию и учебные материалы, помогающие быстро начать работу.

В чем преимущества Mystic AI?

Преимущества Mystic AI заключаются в том, что она позволяет быстро развертывать модели и предоставляет функцию автоматического масштабирования, которая помогает снизить затраты на вывод. Кроме того, платформа поддерживает интеграцию с основными облачными платформами и предоставляет открытые API и SDK, упрощающие управление и мониторинг моделей.

Какова ценовая политика Mystic AI?

Mystic AI предлагает две модели ценообразования: общий кластер GPU и развертывание в собственном облаке. Общий кластер GPU тарифицируется по использованию, а развертывание в собственном облаке тарифицируется в соответствии с использованием облачных ресурсов пользователем.

Какие модели машинного обучения поддерживает Mystic AI?

Mystic AI поддерживает различные модели машинного обучения, включая такие фреймворки, как PyTorch, TensorFlow и Hugging Face.

• Для начала создайте учетную запись на платформе Mystic AI. Это предоставит вам доступ к инструментам развертывания моделей ИИ.
• Используйте библиотеку Mystic AI Python и соответствующие API для упаковки вашего конвейера машинного обучения. Это упростит развертывание.
• Используйте команду pipeline container push для загрузки упакованного конвейера в реестр Mystic AI. Это подготовит его к развертыванию.
• После загрузки новая версия вашего конвейера будет автоматически развернута в вашей облачной среде. Mystic обеспечит масштабирование.
• Используйте предоставленные RESTful API, CLI или панель управления для взаимодействия с вашей развернутой моделью ИИ и ее управления. Отслеживайте показатели производительности.