Google Cloud startet Managed Slurm für unternehmensweites KI-Training
Google Cloud hat mit dem neuen Vertex AI Training einen Service eingeführt, der Unternehmen die Möglichkeit gibt, ihre eigenen KI‑Modelle in einer vollständig verwalteten Slurm‑Umgebung zu trainieren. Dabei stehen leist…
- Google Cloud hat mit dem neuen Vertex AI Training einen Service eingeführt, der Unternehmen die Möglichkeit gibt, ihre eigenen KI‑Modelle in einer vollständig verwaltete…
- Dabei stehen leistungsstarke GPUs, Datenwissenschaftswerkzeuge und sämtliche Chips für groß angelegtes Training zur Verfügung.
- Der Ansatz richtet sich an Firmen, die ihre Modelle an spezifische Anforderungen anpassen oder komplett eigene Modelle entwickeln wollen.
Google Cloud hat mit dem neuen Vertex AI Training einen Service eingeführt, der Unternehmen die Möglichkeit gibt, ihre eigenen KI‑Modelle in einer vollständig verwalteten Slurm‑Umgebung zu trainieren. Dabei stehen leistungsstarke GPUs, Datenwissenschaftswerkzeuge und sämtliche Chips für groß angelegtes Training zur Verfügung.
Der Ansatz richtet sich an Firmen, die ihre Modelle an spezifische Anforderungen anpassen oder komplett eigene Modelle entwickeln wollen. Durch die Bereitstellung einer stabilen und skalierbaren Infrastruktur will Google Cloud Unternehmen davon überzeugen, weniger auf externe Anbieter wie CoreWeave, Lambda Labs, AWS oder Microsoft Azure zurückzugreifen.
Im Gegensatz zu bisherigen Angeboten, die nur die Anpassung von Gemini‑Modellen ermöglichten, können Kunden jetzt ihre eigenen Modelle einbringen oder beliebige Open‑Source‑Modelle, die von Google Cloud gehostet werden, modifizieren. Diese Erweiterung positioniert Vertex AI Training als direkte Konkurrenz zu den führenden Plattformen im Bereich KI‑Training.
Nach Angaben von Google Cloud gibt es eine wachsende Nachfrage nach einer zuverlässigeren und effizienteren Rechenoptimierung, insbesondere bei Unternehmen, die generative KI‑Modelle für Produkte oder Geschäftsprozesse einsetzen. Der neue Service soll diese Bedürfnisse erfüllen und die Entwicklung maßgeschneiderter KI‑Lösungen erleichtern.
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