Pipeline AI

什么是"Pipeline AI"？

Mystic.ai是一款专为机器学习模型部署和扩展而设计的工具，能够轻松实现在先进的NVIDIA GPU上进行无服务器GPU推理。其独有的技术能够实现快速模型部署，让用户能够更便捷地部署和扩展机器学习模型。

"Pipeline AI"有哪些功能？

• 支持在用户自己的云端或Mystic共享GPU集群中部署机器学习模型。
• 提供云端集成，可在AWS/Azure/GCP等云平台上部署。
• 支持高性能AI模型加载器，能够实现极低的冷启动时间。
• 提供成本优化功能，支持在spot实例上运行模型，同时自动管理GPU请求。
• 支持GPU分数化，能够在同一GPU上运行多个模型，最大化GPU利用率。
• 自动缩减至0-GPU，当模型停止接收请求时，自动释放GPU资源。
• 支持使用云积分和承诺支付云账单。

产品特点：

• 支持多种推理引擎，包括vLLM、TensorRT、TGI等。
• 提供高性能模型加载器，采用Rust编写的自定义容器注册表，实现极低的冷启动时间。
• 提供简单美观的开发者体验，无需Kubernetes或DevOps经验。
• 提供API、CLI和Python SDK，方便部署和运行机器学习模型。
• 提供统一的仪表板，可查看和管理所有部署的模型。

应用场景：

Mystic.ai适用于各种AI产品的部署和扩展，包括生成式AI产品、图像识别、自然语言处理等领域。用户可以利用Mystic.ai快速部署和扩展其AI模型，加速产品上线时间，提高产品性能和效率。

"Pipeline AI"如何使用？

1. 在Mystic中包装您的AI管道。
2. 上传您的管道到云端或Mystic共享GPU集群。
3. 获取API端点，运行您的模型。
4. 使用RESTful API调用您的模型。

常见问题：

Q: Mystic.ai支持哪些推理引擎？
A: Mystic.ai支持多种推理引擎，包括vLLM、TensorRT、TGI等。

Q: 如何优化模型的性能？
A: 您可以利用Mystic的成本优化功能，在spot实例上运行模型，同时自动管理GPU请求，以提高性能并降低成本。