Run AI

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Run:ai是一款AI优化和编排平台，可简化和优化大规模AI模型的训练和部署过程，提供可扩展、优化的AI计算资源，并支持跨云和本地环境的模型训练和部署。

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Run AI简介

Run:ai optimizes and orchestrates GPU compute resources for AI and Deep Learning workloads。

什么是”Run AI”？

Run:ai是一款AI优化和编排平台，专为AI和深度学习工作负载优化和编排GPU计算资源而设计。它可以简化和优化大规模AI模型的训练和部署过程，提供可扩展、优化的AI计算资源，并支持跨云和本地环境的模型训练和部署。

“Run AI”有哪些功能？

1. 数据预处理：通过与Spark、Ray、Dask和Rapids等框架的集成，将数据处理管道扩展到数百台机器，提高处理效率和管理便捷性。
2. 模型构建：通过一键式命令在云端或本地环境中快速启动开发环境，并与常用的IDE和实验跟踪工具（如Jupyter Notebooks、Pycharm、VScode、W&B、Comet.ml等）进行远程连接，支持多GPU或单个GPU的分数使用。
3. 模型训练和微调：在共享的GPU池中启动数百个分布式批处理作业，无需担心排队、基础设施故障或GPU配置。与Pytorch Lightning、Ray、Horovod等分布式训练框架集成，轻松实现从单机到数百台分布式机器的扩展。
4. 模型服务（推理）：根据模型大小和SLA优化计算资源，将推理成本降低高达90%。支持在云端、本地环境和边缘服务器上部署模型，并通过URL或Gradio、Streamlit等Web UI为用户提供安全访问。

应用场景：

1. 大规模AI模型训练和部署：Run:ai可以帮助企业简化和优化大规模AI模型的训练和部署过程，提高资源利用率和效率。
2. 跨云和本地环境的模型训练和部署：Run:ai支持在跨云和本地环境中进行模型训练和部署，提供统一的平台和工具，简化管理和操作。

“Run AI”如何使用？

1. 数据预处理：使用内置集成的框架，如Spark、Ray、Dask和Rapids，将数据处理管道扩展到数百台机器。
2. 模型构建：通过一键式命令启动开发环境，并与常用的IDE和实验跟踪工具进行远程连接。
3. 模型训练和微调：在共享的GPU池中启动分布式批处理作业，与分布式训练框架集成，轻松实现扩展。
4. 模型服务（推理）：根据模型大小和SLA优化计算资源，支持在云端、本地环境和边缘服务器上部署模型。

Run AI官网入口网址

https://run.ai

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