Infraestrutura de IA

O que é gmicloud e o que ele faz?

GMI Cloud é um provedor de infraestrutura de IA associado à computação em nuvem com GPUs. Este guia da Gmicloud explica o fluxo de trabalho geral sem presumir que todos os modelos, opções de implantação ou métodos de acesso estejam disponíveis para todos os visitantes.

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Imagem da Gmicloud que representa uma infraestrutura de computação de IA conectada

Para onde este link leva você

gmicloud.online é um guia independente, não o site oficial da GMI Cloud. Os links de ação abrem a Synexa, uma API separada de modelos de IA hospedados. Eles não criam uma conta na GMI Cloud, não reservam uma GPU, não transferem uma entrada nem garantem uma cota gratuita. Confira o catálogo e os termos atuais do destino antes de prosseguir.

Explore os modelos da Synexa

definição em uma frase

Em resumo, a GMI Cloud oferece acesso à infraestrutura computacional para trabalhos de IA; isso, por si só, não garante que um modelo ou aplicativo específico esteja pronto para uso.

Leitura de 5 min

como funciona

A distinção importante é entre obter capacidade computacional e receber um resultado de IA pronto. As etapas entre esses dois pontos dependem do serviço e da carga de trabalho.

  1. 1

    Defina a carga de trabalho

    Determine se a tarefa envolve treinamento de modelos, inferência, experimentação ou outro trabalho que exige uso intensivo de GPU. Essa escolha determina o software, a memória e a abordagem de implantação necessários.

  2. 2

    Prepare o ambiente

    Escolha um ambiente computacional adequado à carga de trabalho e instale ou configure o modelo e as dependências necessários. A infraestrutura em nuvem oferece um lugar para executar o trabalho, não um aplicativo completo automaticamente.

  3. 3

    Execute e avalie

    Envie as entradas, monitore a tarefa e verifique os resultados e o uso de recursos. Se os resultados ou o desempenho não atingirem o objetivo, ajuste a configuração ou a carga de trabalho antes de considerá-la pronta para produção.

O que uma carga de trabalho precisa

Estes são requisitos de planejamento de cargas de trabalho, não uma afirmação de que uma interface específica da Gmicloud solicite cada item.

Obrigatório Opcional

  • Uma tarefa de IA claramente definida e uma forma de avaliar sua saída

  • Um modelo ou uma pilha de software adequada para essa tarefa

  • Dados de entrada que você tem permissão para processar

  • Um plano para verificar as necessidades de recursos e os termos do serviço

  • Um plano de implementação caso outras pessoas precisem usar o resultadoopcional

Perguntas relacionadas

Se você está comparando formas de usar computação para IA, em vez de defini-la, estes guias da Gmicloud abordam as próximas questões práticas.

pode / não pode fazer

Pense na Gmicloud como uma infraestrutura para executar trabalhos, não como uma promessa de que cada etapa, desde a seleção do modelo até um produto finalizado, aconteça automaticamente.

Ilustração de recursos remotos de GPU dando suporte a uma carga de trabalho de IA Infraestrutura

Etapa 1

Computação para cargas de trabalho de IA

A infraestrutura de GPU em nuvem pode fornecer recursos computacionais para cargas de trabalho que se beneficiam da aceleração por GPU. O benefício prático é ter acesso a hardware remoto, em vez de possuir e manter esse hardware localmente. A compatibilidade com uma determinada carga de trabalho depende do ambiente e dos termos do serviço.

  • Útil para avaliar tarefas de IA que exigem muitos recursos
  • Ainda requer software adequado e configuração da carga de trabalho
Ilustração de um fluxo de trabalho de modelo em camadas sobre recursos de computação em nuvem Responsabilidade

Etapa 2

Uma plataforma não é um modelo finalizado

Ter capacidade de GPU não significa que um modelo já esteja treinado, seja preciso, esteja licenciado para os seus dados ou tenha sido implantado para os usuários. As equipes continuam responsáveis por escolher o software, testar os resultados e decidir como um aplicativo deve lidar com falhas e informações confidenciais.

  • Verifique a adequação do modelo antes de confiar nos resultados
  • Confirme os recursos atuais diretamente com o serviço

quem o utiliza

A escolha certa depende de você precisar de capacidade computacional básica, de uma ferramenta de IA pronta para uso ou de um hardware que você mesmo controle.

ou

Opção 1

Você cria ou opera cargas de trabalho de IA

Considere uma infraestrutura de GPU na nuvem.

Um ambiente de computação remoto pode ser adequado para experimentos, inferência ou implantação quando sua equipe consegue configurar e avaliar o software que ele executa.

ou

Opção 2

Você quer um resultado de uma ferramenta de IA

Considere um aplicativo focado em tarefas.

Uma ferramenta pronta pode ser um ponto de partida melhor se você não precisar gerenciar modelos, ambientes e recursos computacionais.

ou

Opção 3

Você precisa de controle direto sobre equipamentos físicos

Avalie GPUs gerenciadas localmente.

Ter o hardware muda os compromissos relacionados à manutenção, à capacidade e à operação; essa não é a mesma decisão que escolher um serviço de nuvem.

Limitações que vale a pena verificar

1

Nenhuma lista universal de recursos

Uma definição geral não confirma quais GPUs, regiões, modelos ou métodos de implantação estão disponíveis atualmente.

O que fazer em vez disso

Consulte a documentação atual do provedor para verificar o recurso específico de que sua carga de trabalho precisa.

2

Nenhum resultado garantido

O acesso a recursos computacionais, por si só, não garante a precisão do modelo, a qualidade dos resultados nem um desempenho aceitável.

O que fazer em vez disso

Teste uma carga de trabalho representativa e avalie os resultados segundo seus próprios critérios.

3

Nenhuma aprovação automática de dados

A disponibilidade da infraestrutura não determina se seus dados podem ser enviados ou processados de acordo com suas obrigações.

O que fazer em vez disso

Analise os requisitos de tratamento de dados e os termos de serviço aplicáveis antes de enviar informações confidenciais.

Explore uma opção separada de API de modelos

Se seu objetivo não é gerenciar uma infraestrutura de GPUs, o link abre o Synexa, uma API de modelos hospedada e independente. Consulte o catálogo de modelos, os requisitos de conta e os preços atuais; ela não é uma conta da GMI Cloud nem uma continuação deste guia.

Comece pelo resultado de que você precisa

  • Defina sua tarefa antes de escolher uma ferramenta.
  • Confira os recursos disponíveis no destino.
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suas próprias perguntas frequentes

A GMI Cloud está associada à infraestrutura de GPUs em nuvem para cargas de trabalho de IA. Na prática, a infraestrutura em nuvem oferece um ambiente remoto para executar tarefas computacionais; ela não fornece, por si só, uma aplicação de IA pronta e validada.

Uma GPU é um processador, enquanto um serviço em nuvem oferece acesso a recursos computacionais e a um ambiente para utilizá-los. A GMI Cloud se refere ao serviço nessa distinção, e não a um único processador físico.

Capacidade computacional e criação de modelos são coisas diferentes. Uma equipe ainda precisa de um modelo ou processo de treinamento adequado, dados apropriados, configuração de software e uma forma de avaliar os resultados.

Ela pode ser relevante para desenvolvedores ou equipes que planejam trabalhos de IA com uso intensivo de GPU sem operar todo o hardware por conta própria. Quem precisa apenas de um resultado final pode ser mais bem atendido por um aplicativo de IA voltado a uma tarefa específica.

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