Nel panorama in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale, l’ottimizzazione delle risorse computazionali è diventata una priorità per le aziende che cercano di implementare modelli AI su larga scala. In questo contesto, Pipeshift, supportata da Y Combinator e SenseAI, ha introdotto una piattaforma innovativa che promette di trasformare il modo in cui le imprese addestrano, distribuiscono e scalano modelli AI open-source, inclusi modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), modelli visivi, audio e di immagini, su qualsiasi cloud o GPU on-premises.
La caratteristica distintiva di Pipeshift è il suo motore di inferenza modulare, progettato per essere rapidamente ottimizzato in termini di velocità ed efficienza. Questo approccio consente ai team non solo di distribuire modelli 30 volte più velocemente, ma anche di ottenere risultati superiori con la stessa infrastruttura, portando a risparmi sui costi fino al 60%. In termini pratici, ciò significa poter eseguire inferenze che normalmente richiederebbero quattro GPU utilizzandone una sola.
Arko Chattopadhyay, co-fondatore e CEO di Pipeshift, ha evidenziato le sfide affrontate dalle aziende nell’orchestrazione dei modelli AI: “Quando si devono eseguire diversi modelli, assemblare uno stack MLOps funzionale internamente diventa problematico. È necessario configurare numerosi componenti di inferenza e istanze per avviare il tutto, e poi investire migliaia di ore di ingegneria anche per le più piccole ottimizzazioni.”
Il motore di inferenza modulare di Pipeshift affronta direttamente queste sfide. Ogni combinazione dei componenti del motore crea un’istanza distinta con prestazioni variabili per lo stesso carico di lavoro. Identificare la combinazione ottimale per massimizzare il ritorno sull’investimento richiede settimane di sperimentazione ripetitiva e messa a punto delle impostazioni. In molti casi, i team interni possono impiegare anni per sviluppare pipeline che consentano inferenze efficienti.
Pipeshift semplifica questo processo offrendo un’infrastruttura unificata che consente alle aziende di addestrare, distribuire e scalare modelli AI open-source senza essere vincolate a un cloud specifico. Questo approccio flessibile permette alle imprese di evitare il lock-in con fornitori di servizi cloud e di ottimizzare l’uso delle risorse computazionali, riducendo significativamente i costi operativi.