AI / ML Private Cloud.
mit Dynamic Resource Allocation.

re-cloud bietet eine hochmoderne Kubernetes-basierte Cloud-Infrastruktur, die speziell auf die Anforderungen von AI/ML-Teams zugeschnitten ist. Mit flexiblen Konfigurationen für GPU- und CPU-Nodes erhalten Entwickler dedizierte Rechenressourcen, die optimal auf ihre Workloads abgestimmt sind.

Beratungsanfrage

Flexible Cloud-Konfigurationen für AI/ML Workloads

Unsere Kunden können aus vier standardisierten Cloud-Konfigurationen wählen und dabei GPU- und CPU-Nodes individuell kombinieren. Dies ermöglicht:

Skalierbare KI-Trainings-Cluster für Deep Learning-Modelle wie GPT, BERT oder Stable Diffusion.
Inferencing-Optimierte Umgebungen für Echtzeit-KI-Anwendungen, einschließlich LLM-Inferencing.

Jeder Compute-Node ist entweder vom AI/ML-Team selbst oder durch den privaten Cloud-Administrator dimensioniert, um maximale Effizienz und Kontrolle zu gewährleisten.

Skalierbare Dateninfrastruktur für Trainingsdaten

Datenverfügbarkeit ist entscheidend für erfolgreiche KI-Projekte. re-cloud bietet:

Block Storage: Hohe Performance für strukturierte Daten, z.B. Trainingsdatenbanken.
Object Storage: S3-kompatibler, skalierbarer Speicher für unstrukturierte Datenobjekte.
Erweiterbare Kapazität: Bis zu 20 Petabyte Speichervolumen.

Weitere Details zu unseren Speicherlösungen finden Sie hier.

Tools für AI/ML auf re-cloud

re-cloud unterstützt die besten Open-Source-Toolchains für AI/ML-Workloads:

Kubeflow: Vollständige MLOps-Plattform für End-to-End KI-Pipelines.
MLflow: Experiment-Tracking, Modellversionierung und Bereitstellung.
KServe: Serverless KI-Inferencing für skalierbare Bereitstellung von Modellen.
TensorFlow & PyTorch Operator: Nahtlose Integration in Kubernetes für verteiltes Training.
JupyterHub: Kollaborative Entwicklung und Datenexploration direkt im Cluster.

Best Practices für Datenmanagement und -bereinigung

Effizientes Datenhandling ist essenziell für erfolgreiche Modelle:

Datenbereinigung: Automatisierte Outlier-Erkennung, Deduplikation und Normalisierung durch Tools wie Great Expectations.
Datenkonsolidierung: Zentralisierte Datenspeicherung mit MinIO Object Storage.
Datenmanagement: Versionierung und Nachverfolgbarkeit mit DVC (Data Version Control).

Dynamic Resource Allocation (DRA)

Verfügbar ab Sommer 2025, Dynamic Resource Allocation (DRA) ermöglicht flexible Ressourcenzuweisung für Ihren Datenverarbeitung Workloads

Unterstützte Ressourcen: NVIDIA-GPUs (A100, H100), AMD-GPUs (Instinct MI300), CPU-Partitionierung, High-Speed-NVMe-Storage.
Vorteile:
- Dynamische Zuweisung von GPUs/CPUs nach Workload-Bedarf.
- Maximierung der Ressourcenauslastung in Multi-Tenant-Umgebungen.

LLM-Inferencing API mit RAG-Unterstützung

Unser LLM-Inferencing-API ermöglicht:

Real-Time Inferencing für Sprachmodelle wie GPT-4, LLaMA und Mistral.
RAG (Retrieval Augmented Generation) zur Anbindung externer Datenquellen für faktenbasierte KI-Antworten.

Zusätzlich bieten wir einen internen KI-Chatbot mit flexibler Modellauswahl zur Prozessautomatisierung.

Warum re-cloud für AI/ML?

Internalisieren Sie Ihre KI/ML-Workloads ohne hohe Infrastrukturkosten. Es gibt viele weitere Gründe dafür!

Skalierbare Cloud-Konfigurationen: Flexible Kombination aus GPU- und CPU-Nodes.

Maximale Kontrolle: Dedizierte Compute-Nodes, individuell dimensioniert.

State-of-the-Art Kubernetes: Inklusive Dynamic Resource Allocation (DRA).

Leistungsfähige Tools: Kompatibel mit Kubeflow, MLflow, PyTorch & TensorFlow.

Integrierte Speicherlösungen: Block & Object Storage bis zu 20 PB.

LLM-Unterstützung: Echtzeit-Inferencing mit RAG.

Sparen Sie über 40 % an Cloud-Kosten

und internalisieren Sie Ihre KI, maschinelles Lernen, Datenspeicherung (hot und cold) und Software-Infrastruktur.