Mystic Turbo Registry
Mystic là một nền tảng cho phép bạn triển khai và quản lý các mô hình ML trong đám mây của riêng bạn hoặc trong đám mây GPU chia sẻ của chúng tôi.
Liệt kê trong các danh mục:
Trí tuệ nhân tạoCông cụ phát triểnCông nghệ
Mô tả
Mystic là một nền tảng mạnh mẽ cho phép người dùng triển khai các mô hình học máy trong môi trường đám mây của riêng họ (AWS, Azure, GCP) hoặc trong một cụm GPU chia sẻ. Nó đơn giản hóa quy trình chạy suy diễn ML với một nền tảng Kubernetes được quản lý hoàn toàn, đảm bảo hiệu suất nhanh và tối ưu hóa chi phí. Với Mystic, người dùng có thể dễ dàng mở rộng tài nguyên GPU của họ dựa trên nhu cầu, quản lý cơ sở hạ tầng của họ thông qua một bảng điều khiển thân thiện với người dùng, và tận dụng nhiều mô hình AI và động cơ suy diễn khác nhau.
Cách sử dụng Mystic Turbo Registry?
Để triển khai các mô hình AI với Mystic, người dùng có thể bọc các quy trình ML của họ bằng cách sử dụng thư viện Python mã nguồn mở, tải lên container quy trình của họ và chạy các mô hình của họ dưới dạng API. Mystic tự động quản lý việc mở rộng GPU dựa trên mức sử dụng, cung cấp trải nghiệm liền mạch cho các nhà phát triển.
Tính năng chính của Mystic Turbo Registry:
1️⃣
Tích hợp đám mây với AWS, Azure và GCP
2️⃣
Suy diễn nhanh với thời gian khởi động lạnh thấp
3️⃣
Tối ưu hóa chi phí thông qua các phiên bản tạm thời và phân đoạn GPU
4️⃣
Nền tảng Kubernetes được quản lý hoàn toàn
5️⃣
Thư viện Python mã nguồn mở và API cho quy trình làm việc AI
Tại sao nên sử dụng Mystic Turbo Registry?
| # | Trường hợp sử dụng | Trạng thái | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Triển khai các sản phẩm AI sinh nhanh chóng | ✅ | |
| # 2 | Chạy các mô hình học máy một cách tiết kiệm chi phí | ✅ | |
| # 3 | Quản lý và mở rộng cơ sở hạ tầng AI một cách liền mạch | ✅ | |
Do ai phát triển Mystic Turbo Registry?
Mystic AI Inc. là một công ty tập trung vào việc đơn giản hóa việc triển khai và quản lý các mô hình học máy. Nền tảng của họ được thiết kế bởi các chuyên gia để giúp các doanh nghiệp đưa sản phẩm AI của họ ra thị trường nhanh hơn trong khi tối ưu hóa chi phí và hiệu suất.