واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي
Salad
Salad هي سحابة GPU موزعة توفر حوسبة منخفضة التكلفة وموزعة جغرافيًا لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي، والاستدلال، والتدريب، وغيرها من الأعباء الثقيلة على GPU.
Salad
ما هو Salad؟
Salad هي منصة سحابة GPU موزعة تتيح الوصول إلى أعداد كبيرة من وحدات GPU الاستهلاكية عبر شبكة عالمية من العقد. وتُطرح كحل للاستدلال في الذكاء الاصطناعي، وتدريب النماذج، والمعالجة الدفعية، والعرض، وغيرها من الأعباء الثقيلة على GPU مع تسعير قائم على الاستخدام ونشر يعتمد على الحاويات.
طريقة استخدام Salad
- 1أنشئ حساب Salad وتواصل مع قسم المبيعات إذا كنت تحتاج إلى تسعير مخفّض للحجم الكبير.
- 2اختر نوع GPU والكمية المناسبة لعبء العمل لديك.
- 3قم بتجهيز تطبيقك كحاوية Docker لـ Salad Container Engine.
- 4انشر عبء العمل على SaladCloud وراقب التوفر والتوسع والانقطاعات.
- 5قم بالتوسع صعودًا أو هبوطًا مع تغيّر الطلب دون إدارة آلات افتراضية فردية.
الميزات الرئيسية في Salad
- سحابة GPU موزعة بعُقد موزعة جغرافيًا
- نشر حاويات Docker عبر Salad Container Engine
- تسعير قائم على الاستخدام مع معدلات بداية منخفضة
- دعم الاستدلال واسع النطاق وأحمال المعالجة الدفعية
- نشر متوافق مع عدة سحابات
- إعادة توزيع تلقائية لعبء العمل عند توقف العقد
- عزل أمني مع حاويات مشفّرة
- لا حاجة لإدارة الآلات الافتراضية
حالات استخدام Salad
- الاستدلال بالذكاء الاصطناعي على نطاق واسع
- تدريب النماذج والضبط الدقيق
- إنشاء صور من النصوص
- تحويل الكلام إلى نص
- أعباء عمل الرؤية الحاسوبية
- نشر LLM
- المعالجة الدفعية والعرض
- أعباء عمل GPU بأسلوب HPC
أسعار Salad والأرصدة المجانية
يعمل Salad بنموذج مدفوع, تسعير مخصص.
مزايا وعيوب Salad
المزايا
- تسعير GPU منخفض جدًا عند البداية
- شبكة GPU موزعة كبيرة
- مناسب لاستدلال الذكاء الاصطناعي القابل للتوسع
- النشر المعتمد على Docker يبسّط الإعداد
- تسعير قائم على الاستخدام دون دفعات مسبقة
العيوب
- قد يتعرض توفر GPU لانقطاعات مثل السعة الفورية
- زمن الإقلاع البارد أطول من GPUs السحابية التقليدية
- أعلى ذاكرة vRAM على الشبكة محدودة بـ 24 GB
- غير مثالي للأعباء شديدة الحساسية لانخفاض زمن الاستجابة
لأي استخدام يناسب Salad أكثر؟
- فرق الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى استدلال GPU منخفض التكلفة
- الشركات الناشئة التي توسع أحمال النماذج بسرعة
- المطورون الذين ينشرون تطبيقات GPU معتمدة على الحاويات
- الشركات التي تبحث عن بدائل أرخص للسحب الكبرى
- الأعباء التي يمكنها تحمّل انقطاعات شبيهة بالسعة الفورية