OpenBayes: 클라우드 컴퓨팅 리소스를 사용하여 풍부한 대규모 모델 인스턴스의 신속한 배포

일반 소개

OpenBayes는 머신 러닝 엔지니어를 위한 즉시 사용 가능한 인공 지능 및 고성능 컴퓨팅(AI+HPC) 서비스 플랫폼으로, 여러 버전의 프레임워크 지원과 풍부한 데이터 세트를 제공합니다. JupyterLab을 기반으로 컨테이너화 및 Kubernetes 리소스 스케줄링을 지원합니다. 동시에 소규모 실험부터 엔터프라이즈급 애플리케이션에 적합한 여러 API와 프라이빗 배포 옵션을 제공합니다.

사용자가 즉시 사용 가능한 솔루션으로 머신 러닝 모델을 빠르게 구축하고 실행할 수 있도록 도와줍니다. 이 플랫폼은 PyTorch, TensorFlow, 패들패들 등 다양한 공통 프레임워크를 지원하며 유연한 확장성을 제공합니다.

기능 목록

설정이 필요 없는 기본 제공 환경
PyTorch, PaddlePaddle, TensorFlow 등 여러 버전의 프레임워크 지원
주피터랩 기반의 대화형 머신 러닝 솔루션, 컨테이너를 단 몇 초 만에 시작하기
테라바이트급 데이터 관리 및 간헐적 전송 지원
클라이언트 SSH 로그인 및 클라우드 프로그래밍을 지원하는 탄력적이고 확장 가능한 아키텍처
조직 리소스 분리, 팀 관리 및 계정 감사
Apollo GraphQL/RESTful API 인터페이스, 사용자 지정 미러 및 기타 고급 기능

도움말 사용

설치 및 등록

1. 계정 등록하기등록 방법: OpenBayes 웹사이트를 방문하여 '지금 등록하기' 버튼을 클릭하고 관련 정보를 입력하여 등록을 완료합니다.
2. 산술 솔루션 선택필요에 따라 NVIDIA RTX 4090 또는 NVIDIA A100과 같은 적합한 연산 솔루션을 선택하세요.
3. 프로젝트 만들기로그인한 후 콘솔로 이동하여 '프로젝트 만들기'를 클릭하고 원하는 프레임워크와 버전을 선택합니다.

머신 러닝 서비스 사용

1. 환경 구성환경을 수동으로 구성할 필요 없이 원하는 프레임워크와 버전을 선택하면 플랫폼에서 자동으로 구성합니다.
2. 데이터 업로드콘솔을 통한 데이터 업로드, 테라바이트급 데이터 관리 및 대용량 업로드를 지원합니다.
3. 모델 교육데이터 세트와 모델을 선택하고 '훈련 시작'을 클릭하면 플랫폼이 자동으로 연산 리소스를 할당합니다.
4. 결과 보기교육이 완료되면 콘솔에서 결과와 로그를 확인할 수 있으며, 모델과 데이터 다운로드가 지원됩니다.

고급 기능

1. CLI 도구명령줄을 통해 프로젝트 관리 및 모델 교육을 위한 OpenBayes CLI 도구를 다운로드하여 설치합니다.
2. 자동 매개변수화플랫폼에서 제공하는 하이퍼파라미터 자동 튜닝 기능을 사용하여 모델 성능을 최적화합니다.
3. 원격 디버깅원격 디버깅을 위해 PyCharm 또는 VS Code에 연결하기 위한 SSH 로그인을 구성합니다.

비공개 배포

1. 지원팀에 문의비공개 배포 솔루션이 필요한 경우 공식 웹사이트를 통해 OpenBayes 지원팀에 문의하세요.
2. 맞춤형 솔루션비즈니스 요구사항에 따른 맞춤형 하드웨어 및 소프트웨어 구성, 물리적 클러스터 및 하이브리드 클라우드 배포 지원.
3. 배포 구현오픈베이즈 팀이 비공개 배포를 지원하고 시스템의 안정성을 보장합니다.