Runpod – AI ଡେଭେଲପର୍ କ୍ଲାଉଡ୍, GPU ଟ୍ରେନିଂ ଓ Serverless ଇନ୍‌ଫରେନ୍ସ

#Quasa #QUA #Runpod

Runpod ହେଉଛି AI ମଡେଲ୍ ତିଆରି, ଟ୍ରେନିଂ ଓ ଡିପ୍ଲୟ କରିବା ପାଇଁ ଏକ କ୍ଲାଉଡ୍ ପ୍ଲାଟଫର୍ମ, ଯାହା Zhen Lu ଓ Pardeep Singhଙ୍କ ଦ୍ୱାରା ସ୍ଥାପିତ କମ୍ପାନି ଯୋଗାଉଛି। ଡେଭେଲପର୍‌ମାନେ GPU ହାର୍ଡୱେର୍ ବାଛି ସମର୍ପିତ Pods ଚାଲୁ କରନ୍ତି କିମ୍ବା କଣ୍ଟେନର୍‌ରେ ପ୍ୟାକ୍ ହୋଇଥିବା ମଡେଲ୍‌ଗୁଡ଼ିକୁ Serverless API ଏଣ୍ଡପଏଣ୍ଟ ଭାବେ ଡିପ୍ଲୟ କରନ୍ତି। Pods ଡେଭେଲପମେଣ୍ଟ ଓ ଅଧିକ ସମୟ ଲାଗୁଥିବା କାମ ପାଇଁ ସୁବିଧା ଦେଉଥିବା ବେଳେ Serverless ଚାହିଦା ଅନୁସାରେ ୱାର୍କର୍ କ୍ଷମତା ବଢ଼ାଏ କିମ୍ବା କମାଏ। ଏହାର ସୁବିଧାଗୁଡ଼ିକ ମଧ୍ୟରେ ରହିଛି ନିଜ ଆବଶ୍ୟକତା ଅନୁସାରେ ତିଆରି Docker ଇମେଜ୍, ଡିପ୍ଲୟମେଣ୍ଟ ଟେମ୍ପଲେଟ୍, ସ୍ଥାୟୀ ଷ୍ଟୋରେଜ୍, APIs, କମାଣ୍ଡ-ଲାଇନ୍ ଟୁଲ୍ ଓ SDKs। ଏହା ବ୍ୟବହାର ଅନୁସାରେ ଶୁଳ୍କ ଲାଗୁଥିବା Pods, Serverless ଇନ୍‌ଫରେନ୍ସ ଓ ମଲ୍ଟି-ନୋଡ୍ Clusters ଯୋଗାଏ ଏବଂ ଏଣ୍ଟରପ୍ରାଇଜ୍ ବିକ୍ରୟ ମାଧ୍ୟମରେ ସଂରକ୍ଷିତ କ୍ଷମତା ମଧ୍ୟ ମିଳେ। ଖର୍ଚ୍ଚ ହାର୍ଡୱେର୍, ଡିପ୍ଲୟମେଣ୍ଟ ପାଇଁ ବାଛିଥିବା ବିକଳ୍ପ ଓ ଷ୍ଟୋରେଜ୍ ଉପରେ ନିର୍ଭର କରେ; ବର୍ତ୍ତମାନର ମୂଲ୍ୟ ଅଫିସିଆଲ୍ ୱେବସାଇଟ୍‌ରେ ଦିଆଯାଇଛି। ମଡେଲ୍ ପାଇଁ ଆବଶ୍ୟକ ପରିବେଶ କନଫିଗର୍ କରିବା ଓ କମ୍ପ୍ୟୁଟିଂ ସମ୍ବଳର ବ୍ୟବହାର ପରିଚାଳନା କରିବାରେ ଅଭ୍ୟସ୍ତ ଟିମ୍‌ଗୁଡ଼ିକ ପାଇଁ ଏହି ପ୍ଲାଟଫର୍ମ ଉପଯୁକ୍ତ।

ମୁଖ୍ୟ ଶକ୍ତି
• ନିଜ ଆବଶ୍ୟକତା ଅନୁସାରେ କାମ ଚଲାଇବା ପାଇଁ ସମର୍ପିତ GPUs
• ଇନ୍‌ଫରେନ୍ସ ଏଣ୍ଡପଏଣ୍ଟ ପାଇଁ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବେ କ୍ଷମତା ବଢ଼ାଇବା ଓ କମାଇବାର ସୁବିଧା
• ନିଜ ଆବଶ୍ୟକତା ଅନୁସାରେ ତିଆରି Docker ଇମେଜ୍ ପାଇଁ ସମର୍ଥନ
• ମଡେଲ୍ ଡାଟା ପାଇଁ ସ୍ଥାୟୀ ଷ୍ଟୋରେଜ୍
• APIs ଓ କମାଣ୍ଡ-ଲାଇନ୍ ପରିଚାଳନା ଟୁଲ୍

କାହା ପାଇଁ ଉପଯୁକ୍ତ
ପରୀକ୍ଷାନିରୀକ୍ଷା, ଟ୍ରେନିଂ ଓ ଆପ୍ଲିକେସନ୍ ଇନ୍‌ଫରେନ୍ସ ପାଇଁ ଆବଶ୍ୟକତା ଅନୁସାରେ କନଫିଗର୍ କରିହେଉଥିବା GPU ସମ୍ବଳ ଚାହୁଁଥିବା AI ଡେଭେଲପର୍ ଓ ଇଞ୍ଜିନିୟରିଂ ଟିମ୍।

ବିଶେଷ ଆକର୍ଷଣ
• NVIDIA A100 ଓ H100 ବିକଳ୍ପ
• PyTorch, TensorFlow ଓ JAX ପାଇଁ ସମର୍ଥନ
• Serverless Flex ୱାର୍କର୍‌ଙ୍କ ସଂଖ୍ୟା ଶୂନକୁ କମିପାରେ
• ଏଣ୍ଡପଏଣ୍ଟ ଡିପ୍ଲୟମେଣ୍ଟ ପାଇଁ GitHub ସହ ସଂଯୋଗ
• ଏଣ୍ଟରପ୍ରାଇଜ୍ ବିକ୍ରୟ ମାଧ୍ୟମରେ ସଂରକ୍ଷିତ କ୍ଷମତା

ଧ୍ୟାନ ଦେବାକୁ ଥିବା ବିଷୟ
• ଡିପ୍ଲୟମେଣ୍ଟ ପୂର୍ବରୁ GPU ଉପଲବ୍ଧତା ଯାଞ୍ଚ କରନ୍ତୁ
• ବଜେଟ୍‌ରେ ଷ୍ଟୋରେଜ୍ ଶୁଳ୍କ ସାମିଲ କରନ୍ତୁ
• Pods ଡିଲିଟ୍ କରିବା ପୂର୍ବରୁ ଡାଟା ସଂରକ୍ଷିତ ରହିବ କି ନାହିଁ ନିଶ୍ଚିତ କରନ୍ତୁ
• ଆପଣଙ୍କ ମଡେଲ୍ ସହ ଚାଲୁ ହେବାରେ ଲାଗୁଥିବା ସମୟ ପରୀକ୍ଷା କରନ୍ତୁ
• କଣ୍ଟେନର୍ କନଫିଗର୍ କରିବା ପାଇଁ ବୈଷୟିକ ଦକ୍ଷତା ଆବଶ୍ୟକ

ସାମଗ୍ରିକ ମତ
4.2/5 ଷ୍ଟାର୍। ଆବଶ୍ୟକତା ଅନୁସାରେ କନଫିଗର୍ କରିହେଉଥିବା GPU ଟ୍ରେନିଂ ଓ ସ୍ୱୟଂଚାଳିତ ଭାବେ କ୍ଷମତା ବଢ଼ୁଥିବା ଓ କମୁଥିବା ମଡେଲ୍ ଇନ୍‌ଫରେନ୍ସ ପାଇଁ Runpod ବ୍ୟବହାର କରନ୍ତୁ। ପ୍ରଥମେ ହାର୍ଡୱେର୍ ଉପଲବ୍ଧତା, ଷ୍ଟୋରେଜ୍ କିପରି କାମ କରେ ଓ କାମ ଚଲାଇବାର ମୋଟ ଖର୍ଚ୍ଚ ନିଶ୍ଚିତ କରନ୍ତୁ। Quasa.ioରେ ସମୀକ୍ଷା ଲେଖି 1 QUA ପୁରସ୍କାର ମଧ୍ୟ ପାଆନ୍ତୁ!

ଆରମ୍ଭ କରନ୍ତୁ: https://quasa.io/projects/runpod