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sirius研發平臺,機器學習研發平臺,Deep Learning,ai計算平臺

Sirius

敏捷高效的
一站式機器學習研發平臺

fastone MLOps Platform

Sirius

專注,精準,統一集成

Sirius關注機器學習研發團隊在業務層之外的所有需求,希望以最簡單的方式,合理分配GPU集群資源給工程師團隊,優化資源使用效率。同時,Sirius還簡化并整合了數據管理、實驗管理和應用發布等機器學習流程到一個平臺,便于統一管理。

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Sirius研發平臺,機器學習平臺,ai研發平臺,Deep learning,

關于Sirius

作為 NVIDIA Inception Program 的一員,速石科技致力于彌合研發團隊與AI基礎設施間的差距,簡化AI模型的研發流程,借助自身優勢減少研發過程中技術和流程的重復,大幅優化企業的研發效率和體驗。

速石科技為企業提供端到端的一站式機器學習研發平臺——Sirius,并為AI/ML提供全生命周期的產研支持,實現AI/ML模型的部署和落地,從而幫助企業更快地將ML/LLM模型推向生產環境,提升整體產研效率,助力企業實現自身商業價值。

人工智能解決方案,AI解決方案

關于MLOps

機器學習的體系復雜而龐大,諸如數據處理、生產環境部署、算力資源管理、多個開發環境的管理等,會降低企業的研發效率和研發人員的工作體驗。

MLOps就是將機器學習(ML)、開發(Dev)和運維(Ops)串連為一個整體,向人工智能領域提供了系統性的生產過程管理方案,從而針對性地解決前述AI領域問題。

人工智能行業解決方案

一站式AI研發云平臺,一鍵拉起機器學習開發環境,將GPU資源利用率快速提升到極致

了解詳情 →
人工智能解決方案,AI解決方案

Sirius核心功能

基礎架構生命周期管理

GPU集群的自動配置,自動部署

存儲統一配置

資源監控、告警以及運營分析

并行計算和算力資源調度

面向機器學習負載的集群調度器

豐富的企業級調度策略配置

結合并行化計算的調度框架,提升訓練效率

數據流管理

數據權限分級

數據可視化

版本管理

數據清洗及標注

面向LLM的訓練數據格式化

推理服務部署

面向不同類型推理服務的網關

服務規模自動伸縮

Web端可視化向導配置

可觀測性指標

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我們的優勢

  • AI研發云平臺,機器學習環境,GPU資源

    一鍵拉起機器學習開發環境,讓算法工程師專注算法開發

    Sirius內置眾多機器學習常用鏡像,讓算法工程師能夠通過直觀的網頁界面快速拉起開發環境,并以他們熟悉的方式(如Jupyter/SSH)接入。為了進一步提高開發效率,我們允許用戶將定制化的開發環境保存為私有鏡像,從而消除重復配置環境的需要,確保工程師能夠將精力集中在核心業務開發上。

    查看AI云平臺
  •  sirius平臺,ai模型,機器學習平臺

    集成化數據管理、實驗管理、應用發布,簡化數據科學家和開發工程師的日常工作

    Sirius作為全方位的機器學習平臺,支持用戶根據需要自定義數據集和模型,并提供了數據集與模型的版本管理功能。平臺的實驗管理模塊能夠自動記錄提交的計算任務,確保所有實驗活動可復現、可追蹤。此外,當團隊需要將模型部署為服務時,我們的應用發布功能可以大幅簡化部署流程,幫助團隊快速推進應用的上線過程。

  • ai計算平臺,gpu資源調度,集群管理

    細粒度GPU資源調度和權限控制,將GPU資源利用率提升到極致

    資源分配是Sirius的核心能力,平臺支持將單張GPU卡拆分給多個用戶使用,允許對用戶及團隊可用的GPU、CPU及內存資源進行上限配置。通過靈活的調度策略,Sirius能夠精準、合理地調配GPU資源,最大化GPU集群的使用效率。

  • 機器學習平臺,MLops平臺,分布式深度學習

    統一的機器學習平臺,管理和監控所有ML任務

    Sirius將機器學習的研發流程統一集成在平臺內部,使工程師能夠直觀地實時監控機器學習任務的執行狀態和資源消耗,并根據關鍵監控指標設定預警。同時,管理員可以全面管理和監控所有任務及計算節點的運行情況。

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行業案例

人工智能實驗室案例,模型訓練,Ai訓練推理,AI框架
科研GPU機器智能高校

某高校人工智能實驗室

應用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

場景

機器人控制

客戶挑戰

  • 1

    本地資源有限,需要給研究員合理分配GPU資源;

  • 2

    使用工作站無法滿足一些規模較大的模型訓練的算力需求;

  • 3

    實驗室沒有專人負責基礎架構,需要進行管理并提供基本的運維監控;

  • 4

    研究員希望保持GPU資源的接入方式不變。

查看詳情
芯片研發案例,Pytorch,Tensorflow,芯片設計,ic芯片設計
半導體目標檢測嵌入式

某芯片設計公司軟件開發部門

應用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

場景

嵌入式環境模型開發

客戶挑戰

  • 1

    不同團隊共享GPU,資源分配手動完成,效率很低且管理復雜;

  • 2

    開發環境管理混亂,且因網絡限制,安裝流程繁瑣,影響開發團隊效率;

  • 3

    所有GPU的使用情況沒有監控,無法得知資源使用效率;

  • 4

    實驗管理、超參數調優、分布式訓練等需求無法滿足。

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智能制造案例,人工智能推理,gpu集群管理,yolo v5圖形檢測
推理平臺GPU集群分層架構

某智能制造企業

應用

基于Yolo v5的圖形檢測應用

場景

實時推理

客戶挑戰

  • 1

    GPU資源有限且資源利用率不高,難以支撐快速增長的業務需求;

  • 2

    缺乏IT人員,難以針對所有GPU資源、任務進行監控和告警;

  • 3

    現有推理平臺較為陳舊,無法根據模型規模自動分配資源,導致大量珍貴的GPU資源浪費。

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機器學習案例,transformer機器學習訓練,MXnet模型訓練
機器學習模型開發數據訓練

某機器學習團隊

應用

基于Pytorch、TensorFlow、MXNet、Transformer框架的機器學習訓練項目

場景

大語言模型

客戶挑戰

  • 1

    ML基礎架構組件繁多,構建過程復雜易出錯,標準化需要高度專業的人力投入;

  • 2

    并行化計算依賴基礎架構層的軟硬件框架,傳統模式下資源管理和計算并行需要大量手工調試工作;

  • 3

    模型開發依賴的高質量數據,需要大量的人工清洗、標注和格式轉換工作。

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人工智能實驗室案例,模型訓練,Ai訓練推理,AI框架
科研GPU機器智能高校

某高校人工智能實驗室

應用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

場景

機器人控制

客戶挑戰

  • 1

    本地資源有限,需要給研究員合理分配GPU資源;

  • 2

    使用工作站無法滿足一些規模較大的模型訓練的算力需求;

  • 3

    實驗室沒有專人負責基礎架構,需要進行管理并提供基本的運維監控;

  • 4

    研究員希望保持GPU資源的接入方式不變。

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半導體目標檢測嵌入式

某芯片設計公司軟件開發部門

應用

Pytorch、TensorFlow、MXNet

場景

嵌入式環境模型開發

客戶挑戰

  • 1

    不同團隊共享GPU,資源分配手動完成,效率很低且管理復雜;

  • 2

    開發環境管理混亂,且因網絡限制,安裝流程繁瑣,影響開發團隊效率;

  • 3

    所有GPU的使用情況沒有監控,無法得知資源使用效率;

  • 4

    實驗管理、超參數調優、分布式訓練等需求無法滿足。

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行業及需求

我們的AI應用——Megrez

速石科技行業知識庫聊天應用Megrez,面向企業客戶提供大語言模型的私有化部署能力,解決了許多企業用戶關注的數據安全問題,允許用戶自定義行業知識庫,實現領域知識的問答。

速石科技支持用戶在平臺上自定義這款應用的部署,實現從基礎架構到最終應用的端到端掌控。

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FCP企業級軟件平臺,混合云平臺,gpu集群調度,高效運維

FCP——掌管古希臘的神

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大內存機器,高主頻機器,裸金屬部署,云服務器

FCC-E專有D區:4T超大內存稀缺資源

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超算云vs云計算報告,超算費用與云計算價格比較,超算云資源與云計算資源對比

超算VS云計算:全方位終極PK

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CADD,CADD,新藥研發,藥物研發報告

2022年國內制藥企業AIDD/CADD職位招募匯總表

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FSched調度器,hpc集群調度,大規模計算集群,調度器

國產調度器之光—— Fsched到底有多能打?

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AI輔助藥物設計行動報告,44家藥企AI輔助藥物研發行動白皮書,AIDD云計算報告

全球44家頂尖藥企 AI輔助藥研行動白皮書

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六大公有云廠商云計算價格對比,云計算收費標準,云計算資源比較

【2020年版】 六家云廠商資源價格工具包3.0

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FCP企業級軟件平臺,混合云平臺,gpu集群調度,高效運維

FCP——掌管古希臘的神

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