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Cloud Infraestructuras: Soluciones Cloud a medida para sus iniciativas GenAI

En el cambiante mundo de la IA, la infraestructura adecuada marca la diferencia. Iguana Solutions ofrece IA KUBE by IG1 a solución Kubernetes optimizada para gestionar cálculos intensivosdatos y algoritmos complejos que requieren las cargas de trabajo de IA. Imagine sus modelos de IA entrenando a la velocidad del rayo, escalando sin esfuerzo y ejecutándose de forma segura con un tiempo de inactividad mínimo. Nuestros clústeres, equipados con las últimas GPU y TPU, gestión avanzada de recursos y un completo software específico de IA stack, hacen que esto sea una realidad. Tanto si está desarrollando aplicaciones de IA punteras como implantando modelos a escala, nuestra infraestructura ofrece el rendimiento, la eficiencia y la seguridad que necesita. Únase a Iguana Solutions y potencie sus iniciativas de IA con una infraestructura tan inteligente y dinámica como sus soluciones.

AI KUBE by IG1 Beneficios principales

Rendimiento superior


Nuestros clústeres de GenAI están equipados con potentes GPU y TPU, lo que permite acelerar el entrenamiento y la implantación de modelos. La integración nativa de las GPU NVIDIA con Kubernetes mejora las capacidades del hardware, reduciendo significativamente los tiempos de procesamiento y mejorando el rendimiento general. El resultado es una ejecución eficiente y eficaz de las cargas de trabajo de IA en KUBE by IG1.

Gestión de recursos mejorada

Nuestros clústeres utilizan programadores Kubernetes avanzados y mecanismos de autoescalado para asignar recursos de forma dinámica, garantizando una utilización y eficiencia óptimas. Funciones como la afinidad de nodos, las contaminaciones/tolerancias y la prioridad de pod garantizan que las cargas de trabajo de IA críticas obtengan los recursos que necesitan. El aislamiento de recursos mediante espacios de nombres, cgroups y clases QoS garantiza una distribución equitativa y un rendimiento predecible, minimizando la contención de recursos y maximizando la eficiencia.

Software especializado Stack


Nuestros clústeres de IA están preequipados con marcos de IA optimizados como TensorFlow, PyTorch, vLLM y TGI para la utilización de GPU/TPU. Las herramientas de desarrollo integradas como Jupyter Notebooks y Kubeflow facilitan todo el ciclo de vida de la IA, desde la preparación de los datos hasta el despliegue de los modelos. El procesamiento avanzado de datos, las soluciones de almacenamiento y las herramientas de gestión de modelos garantizan la eficiencia, reproducibilidad y escalabilidad de sus proyectos de IA, proporcionando un entorno integral para la innovación en IA. Para incorporar sin problemas la IA en sus aplicaciones utilizando OpenAI, ofrecemos un servicio con una API compatible con OpenAI, que permite que cualquier aplicación desarrollada con OpenAI funcione inmediatamente con esta stack gestionada.

Rendimiento superior

Hardware de alto rendimiento

  • GPUs y TPUs: Nuestros clústeres están equipados con GPU (unidades de procesamiento gráfico) y TPU (unidades de procesamiento tensorial) de última generación de líderes del sector como NVIDIA. Estos aceleradores están diseñados específicamente para manejar los cálculos intensivos necesarios para el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA.
  • Memoria de gran ancho de banda: El uso de memoria de alto ancho de banda (HBM) en las GPU mejora considerablemente el rendimiento de los datos, lo que garantiza un procesamiento más rápido y una latencia reducida.

Integración nativa

  • GPUs a Pods: Exponga el número de GPU en cada uno de los nodos de su cluster a sus pods de Kubernetes para ejecutar contenedores habilitados para GPU en su Kubernetes cluster.
  • La mejor red de su clase: Basada en el exitoso modelo de KUBE by IG1. Utilizamos metalLB directamente conectada a la red central en configuración BGP, lo que garantiza que todas las operaciones de IA se ejecuten con la máxima velocidad y eficacia.

Gestión de recursos mejorada

Asignación dinámica de recursos


  • Programador Kubernetes mejorado: Nuestros clústeres utilizan un planificador avanzado de Kubernetes optimizado para cargas de trabajo de IA. Este programador prioriza los recursos de GPU y TPU, garantizando que las tareas de IA reciban la potencia de cálculo necesaria. Asigna los recursos de forma inteligente en función de las características de la carga de trabajo, minimizando los tiempos de inactividad y maximizando la utilización.
  • Afinidad de nodos y tolerancias: Implementamos reglas de afinidad de nodos y tolerancias para garantizar que las cargas de trabajo específicas se programen en los nodos adecuados. Esto ayuda a aislar las cargas de trabajo de IA en nodos con hardware especializado, evitando la contención de recursos con cargas de trabajo ajenas a la IA.
  • Pod Prioridad y preferencia: Nuestros clústeres aprovechan las funciones de prioridad y preferencia de Kubernetes pod para garantizar que las cargas de trabajo de IA críticas tengan acceso prioritario a los recursos. Los pods de menor prioridad pueden adelantarse para liberar recursos para tareas de mayor prioridad, lo que garantiza la ejecución puntual de los trabajos de IA importantes.
  • Definiciones de recursos personalizadas (CRD): Utilizamos CRD para ampliar las capacidades de Kubernetes, lo que permite la gestión de recursos personalizados específicos de las cargas de trabajo de IA, como configuraciones de GPU especializadas o artefactos de modelos de IA.

Autoescalado

  • Autoescalador horizontal Pod (HPA): El HPA ajusta dinámicamente el número de réplicas de pod en función de las métricas observadas de CPU, memoria o personalizadas. Esto garantiza que sus aplicaciones de IA puedan escalarse hacia fuera durante los picos de carga y hacia dentro durante los momentos de menor carga, optimizando el uso de recursos y los costes.
  • Autoescalador vertical Pod (VPA): El VPA ajusta automáticamente las solicitudes y límites de CPU y memoria para sus pods basándose en el uso histórico. Esto garantiza que cada pod tenga asignada la cantidad correcta de recursos, mejorando la eficiencia y reduciendo el desperdicio de recursos.
  • Cluster Autoescalador: Cluster Autoscaler ajusta automáticamente el tamaño de su Kubernetes cluster en función de los requisitos de recursos de sus cargas de trabajo de IA. Añade nodos cuando hay pods pendientes que no pueden programarse debido a limitaciones de recursos y elimina nodos cuando están infrautilizados.


Aislamiento de recursos


  • Espacios de nombres y cuotas de recursos: Los espacios de nombres de Kubernetes se utilizan para aislar lógicamente diferentes proyectos o equipos de IA dentro del mismo cluster. Se aplican cuotas de recursos para garantizar una distribución equitativa de los mismos y evitar que un único proyecto monopolice los recursos de cluster .
  • Grupos de control (cgroups): Los cgroups se emplean para asignar, priorizar y limitar los recursos de CPU y memoria para las cargas de trabajo de IA. Esto garantiza que cada carga de trabajo funcione dentro de los límites de los recursos asignados, evitando la contención de recursos y garantizando un rendimiento predecible.
  • Clases QoS: Las clases de calidad de servicio (QoS) de Kubernetes (Guaranteed, Burstable, BestEffort) se utilizan para gestionar la asignación de recursos y la prioridad de los pods de IA. A las cargas de trabajo de IA críticas se les puede asignar una QoS garantizada para asegurar que siempre tengan acceso a los recursos necesarios.

Software especializado Stack

Marcos de IA preinstalados


  • TensorFlow: TensorFlow preinstalado compatible con GPU/TPU, incluido TensorFlow Serving para un despliegue eficiente del modelo. La integración de TensorFlow con Kubernetes permite la formación distribuida y el ajuste de hiperparámetros, lo que optimiza el rendimiento del modelo.
  • PyTorch: PyTorch preinstalado con soporte GPU/TPU, incluyendo TorchServe para un servicio de modelos escalable y eficiente. La flexibilidad de PyTorch y su capacidad para crear gráficos de cálculo dinámicos lo hacen ideal para la investigación y la producción.
  • ONNX Runtime: El ONNX Runtime permite la ejecución de modelos entrenados en diferentes frameworks, fomentando la interoperabilidad y la flexibilidad en el despliegue de modelos. Está optimizado para el rendimiento en varios aceleradores de hardware.

Herramientas de desarrollo de IA

¿Planea crear sus propios modelos? Tus profesionales de la ciencia de datos y el aprendizaje automático apreciarán enormemente el despliegue y la gestión de herramientas y servicios populares compatibles con Kubernetes.

  • Cuadernos Jupyter: Los cuadernos Jupyter integrados proporcionan un entorno interactivo para la exploración de datos, el desarrollo de modelos y la experimentación. Los cuadernos pueden conectarse directamente a pods de Kubernetes con acceso a GPU/TPU, lo que agiliza el flujo de trabajo de desarrollo.
  • Kubeflow: Kubeflow es una plataforma integral de aprendizaje automático en Kubernetes, que admite todo el ciclo de vida de ML, desde la preparación de datos hasta la formación de modelos, el ajuste, la implementación y la supervisión. Incluye componentes como Kubeflow Pipelines para la orquestación de flujos de trabajo y Katib para el ajuste de hiperparámetros.
  • MLflow: Integración con MLflow para el seguimiento de experimentos, la gestión de modelos y el despliegue de modelos de IA. MLflow proporciona una interfaz unificada para gestionar el ciclo de vida de ML de principio a fin, garantizando la reproducibilidad y la colaboración.

Formación y despliegue de modelos


  • TFJob y PyTorchJob: Los controladores Kubernetes personalizados (TFJob y PyTorchJob) se utilizan para gestionar trabajos de entrenamiento distribuidos para TensorFlow y PyTorch, respectivamente. Estos controladores se encargan de la orquestación de configuraciones de formación multitrabajador, garantizando una utilización eficiente de los recursos.
  • Seldon Core: Seldon Core se utiliza para desplegar, escalar y gestionar miles de modelos de aprendizaje automático en Kubernetes. Admite varios formatos de modelos y ofrece funciones avanzadas como pruebas A/B, despliegues canarios y explicabilidad de modelos.
  • KFServing: KFServing proporciona una forma nativa de Kubernetes para desplegar y servir modelos de aprendizaje automático. Es compatible con varios marcos y garantiza una alta escalabilidad, rendimiento y seguridad para la inferencia de modelos.

Herramientas DataOps y MLOps


  • Airflow: Apache Airflow se utiliza para orquestar flujos de trabajo de IA complejos, incluida la ingesta de datos, el preprocesamiento, la formación y el despliegue. El enfoque basado en DAG de Airflow garantiza una ejecución fiable y repetible del flujo de trabajo.
  • DVC (Control de versiones de datos): Integración con DVC para versionar conjuntos de datos y modelos, lo que permite la reproducibilidad y la colaboración en proyectos de IA. DVC se integra a la perfección con Git, proporcionando un sistema de control de versiones para datos y modelos.
  • Canalizaciones Kubeflow: Kubeflow Pipelines proporciona una plataforma para construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo ML de extremo a extremo. Admite componentes reutilizables y facilita el intercambio de flujos de trabajo entre equipos.

Visualización y control


  • TensorBoard: TensorBoard integrado para visualizar métricas de entrenamiento, gráficos de modelos y perfiles de rendimiento. TensorBoard ayuda a seguir y depurar los procesos de formación de modelos.
  • Grafana: Los paneles de Grafana proporcionan información en tiempo real sobre el rendimiento de cluster , el uso de recursos y las métricas de la carga de trabajo de IA. Los paneles personalizables permiten supervisar métricas específicas relevantes para las cargas de trabajo de IA.


Gestión de modelos de IA


  • Registro de modelos: Un registro de modelos centralizado para el seguimiento de versiones de modelos de IA, junto con metadatos como parámetros de entrenamiento, métricas de evaluación e historial de despliegue. Esto garantiza la trazabilidad y facilita la gestión de los modelos a lo largo de su ciclo de vida.
  • Pruebas A/B y despliegues canarios: Compatibilidad con pruebas A/B y despliegues canarios para experimentar con diferentes versiones de modelos en producción, lo que garantiza que solo se desplieguen por completo los modelos con mejor rendimiento.

Una mirada al interior:
Evento sobre Kubernetes en la oficina de Iguana Solutions en París

REX de Cyril Janssens, CTO de EasyBourse, que confió en la experiencia de Iguana Solutions para optimizar su infraestructura y presentación de nuestro trabajo en
managed Kubernetes solutions : KUBE by IG1.

Reproducir vídeo

" Con nuestro socio anterior, nuestra capacidad de crecimiento se había paralizado.. Optar por Iguana Solutions nos permitió multiplicar nuestro rendimiento global por al menos 4. "

Cyril Janssens

Director Técnico, easybourse

Testimonios

KUBE by IG1

AI KUBE by IG1: Características principales

Kubernetes gestionados de forma automatizada, fiable y flexible para optimizar la eficiencia y la asistencia de cloud .

CI/CD

Forja y CI/CD por defecto

Configuración preestablecida que agiliza el desarrollo de software mediante la automatización de los procesos de integración e implantación, mejorando la eficacia y la coherencia de los flujos de trabajo de los proyectos.

LoadBalancer autoservicio in situ

Ofrece un control racionalizado y dirigido por el usuario sobre la distribución del tráfico, mejorando el rendimiento y la fiabilidad de las aplicaciones dentro de una infraestructura local.

PersistentVolumes de autoservicio in situ

Permiten una gestión flexible y autónoma de los recursos de almacenamiento, adaptada a las necesidades específicas de las aplicaciones, al tiempo que mantienen la persistencia y fiabilidad de los datos..

Servicios profesionales

Soporte 24/7 vía slack

Ofrece la ventaja de una asistencia inmediata las 24 horas del día, lo que garantiza una rápida resolución de los problemas y un funcionamiento ininterrumpido de las empresas.

Automatización

Despliegue y actualización automatizados de

Mejore la eficacia operativa garantizando implantaciones de aplicaciones coherentes y sin errores y manteniendo las últimas actualizaciones de seguridad y rendimiento sin intervención manual.

Kube by IG1 feature Showdown

Kube by IG1 vs. Kubernetes público Cloud : El enfrentamiento definitivo de características

Kube by IG1 Comparación detallada de las funciones de las soluciones locales y públicas Cloud

AI KUBE by IG1


Kubernetes in situ

Solicitar presupuesto

Público Cloud Kubernetes

Kubernetes en público Cloud

Características de Kubernetes

Equilibrador de carga ilimitado

kubect1 Interfaz para desarrolladores

Volúmenes persistentes Escritura múltiple

Cifrado de almacenamiento

RBAC con OIDC

Soporte de servidores físicos

Equilibrio de carga con entrada
"Servicios de tipo LoadBalancer ofrecidos por MetalLB"

IP compartida para utilizar una única IP pública

Sólo en Google GKE

Multiescritura de volúmenes persistentes en SSD

Cluster Copia de seguridad de la topología

Sólo en Google GKE

Cluster Migración

CI/CD gestionado

Exportación de registros

SLA del 99,95% y asistencia 24/7

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Su socio de transformación: Navegue con nosotros por la revolución GenAI

Navegue por la revolución GenAI con Iguana Solutions como socio clave. Le ofrecemos Gen a medida IA a medida, centrándonos en el ajuste de modelos, Retrieval-Augmented Generation (RAG) y mucho más. Especializados en entornos on-premise, ofrecemos despliegues seguros y personalizables. Asociarse con nosotros transforma su modelo de negocio y mejora las experiencias del equipo / cliente. Capacite a su organización para lograr un éxito sostenible y libere todo su potencial en la era GenAI .

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Embárquese en su viaje DevOps con Iguana Solutions y experimente una transformación que se alinea con los más altos estándares de eficiencia e innovación. Nuestro equipo de expertos está preparado para guiarle en cada paso, desde la consulta inicial hasta la implementación completa. Ya sea que esté buscando refinar sus procesos actuales o construir un nuevo entorno DevOps desde cero, tenemos la experiencia y las herramientas para hacerlo realidad. Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para programar su consulta inicial gratuita o para obtener más información sobre cómo nuestras soluciones DevOps personalizadas pueden beneficiar a su organización. Permítanos ayudarle a desbloquear nuevos niveles de rendimiento y agilidad. No espere: dé ahora el primer paso hacia una infraestructura de TI más dinámica y con mayor capacidad de respuesta.

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