Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz treibt Unternehmen dazu, KI-Anwendungen aktiv zu erforschen. Der Einsatz von KI-Modellen in Produktionsumgebungen steht jedoch vor vielen Herausforderungen. Laut Statistik haben bis zu 90 % der generativen KI-Pilotprojekte Schwierigkeiten, in die Produktionsphase zu gelangen, und Koordinationsprobleme sind zum größten Engpass geworden. Der Herausgeber von Downcodes erklärt Ihnen, wie Simplismart AI dieses Branchenproblem löst und mit seiner End-to-End-Betriebsplattform für maschinelles Lernen bemerkenswerte Ergebnisse erzielt.
Im heutigen Zeitalter der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) setzen große Unternehmen alles daran, KI-Technologie in Produktionsumgebungen einzusetzen, um eine höhere Kapitalrendite zu erzielen. Obwohl es verschiedene fortschrittliche KI-Modelle auf dem Markt gibt, stehen Teams bei der Bereitstellung dieser Modelle immer noch vor vielen Herausforderungen.
Peter Bendor-Samuel, CEO der Everest Group, schätzt, dass 90 % der generativen KI-Pilotprojekte nicht in Produktion gehen werden. Darüber hinaus prognostiziert Gartner, dass bis Ende 2025 viele generative KI-Projekte nach dem Proof of Concept aufgegeben werden könnten.
Unter diesen Herausforderungen ist die Koordinierung das größte Hindernis. Den Teams fehlen oft die Ressourcen, um alles zu erledigen, was sie dazu zwingt, sich auf starre und teure APIs von Drittanbietern zu verlassen. Um diese Lücke zu schließen, hat Simplismart AI kürzlich 7 Millionen US-Dollar für die Einführung einer End-to-End-Betriebsplattform für maschinelles Lernen gesammelt, die den gesamten Orchestrierungsprozess beschleunigen soll, von der Feinabstimmung des Modells bis hin zur Bereitstellung und Überwachung.
Was Simplismart von anderen Lösungen für maschinelles Lernen auf dem Markt unterscheidet, ist seine personalisierte, softwareoptimierte Inferenz-Engine. Die Engine kann Modelle extrem schnell bereitstellen, was die Leistung erheblich verbessert und die damit verbundenen Kosten senkt. Amitranshu Jain, Mitbegründer von Simplismart, sagte, dass der Durchsatz des Llama3.18B-Modells ohne jegliche Hardwareoptimierung 501 Token pro Sekunde erreichte und damit andere Inferenz-Engines weit übertraf.
Bei der internen Bereitstellung von KI müssen Teams mit mehreren Engpässen konfrontiert werden, darunter der Beschaffung von Rechenleistung, der Optimierung der Modellleistung, der Skalierung der Infrastruktur und der Kosteneffizienz. Die Plattform von Simplismart standardisiert den gesamten Arbeitsablauf und ermöglicht Benutzern die Feinabstimmung, Bereitstellung und Beobachtung hochoptimierter Open-Source-Modelle nach Bedarf.
Benutzer können die gemeinsam genutzte Infrastruktur von Simplismart nutzen oder ihre eigenen Computerressourcen mitbringen, um ihre eigene Infrastruktur und Bereitstellung einfach zu konfigurieren. Darüber hinaus ermöglicht das intuitive Dashboard der Plattform Benutzern die Einstellung von Parametern wie GPU, Maschinentyp und Erweiterungsbereich. Die Plattform bietet außerdem Überwachungsfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, Service Level Agreements (SLAs) zu verfolgen und die tatsächliche Leistung des Modells zu überwachen.
Derzeit hat Simplismart Partnerschaften mit 30 Unternehmenskunden aufgebaut und plant, die Leistung seiner Plattform für maschinelles Lernen weiter zu verbessern. Das Unternehmen hofft, die neue Finanzierungsrunde dazu nutzen zu können, Forschung und Entwicklung voranzutreiben, die Geschwindigkeit der KI-Begründung zu verbessern und anzustreben, den Jahresumsatz in den nächsten 15 Monaten von etwa 1 Million US-Dollar auf 10 Millionen US-Dollar zu steigern.
Highlight:
90 % der generativen KI-Pilotprojekte werden Schwierigkeiten haben, in die Produktionsphase zu gelangen, wobei Koordinationsprobleme das größte Hindernis darstellen.
Die personalisierte Inferenz-Engine von Simplismart erreicht einen Durchsatz von 501 Token pro Sekunde ohne Hardwareoptimierung.
Das Unternehmen hat eine Zusammenarbeit mit 30 Firmenkunden aufgebaut und strebt an, den Jahresumsatz innerhalb von 15 Monaten auf 10 Millionen US-Dollar zu steigern.
Der erfolgreiche Fall von Simplismart AI liefert neue Ideen zur Lösung von KI-Bereitstellungsproblemen. Seine personalisierte Inferenz-Engine und End-to-End-Plattform verbessern die Effizienz und Leistung der Modellbereitstellung erheblich. Ich glaube, dass Simplismart auch in Zukunft im Bereich KI Innovationen hervorbringen und mehr Unternehmen stärken wird.