Sten HeLiHe

Was ist Sitenhe Lihe?

Stenheli ist ein Anbieter von Lösungen für Infrastrukturen im Bereich künstlicher Intelligenz. Zu seinem Angebot gehören AI-Server, Cloud-Rechenleistung mit GPU, Software zur Verwaltung des Trainingsprozesses sowie ergänzende Wartungs- und Betriebsdienstleistungen.

Es handelt sich nicht um einen Chatbot für normale Nutzer, sondern um eine Recheninfrastruktur, die für das Training von Modellen, Inferenzprozesse, wissenschaftliche Berechnungen sowie private Unternehmensprojekte dient.

Die Hauptprodukte von Stenholi

AI-Server und Arbeitsplätze

Die offizielle Website bietet KI-Server, Allzweckserver, Speicherserver sowie wassergekühlte Arbeitsplätze, die für das Training im Bereich Deep Learning, die Inferenz sowie für Hochleistungsrechnungen verwendet werden können.

• Mehrfach-GPU-Server und Rechennode
• Rechenleistungskonfigurationen, die sich für das Modelltraining und die batchbasierte Inferenz eignen
• Speicherserver für Datenlagern und schnelles Lesen
• Maßgeschneiderte Flüssigkühlung für die Dichte der Rechenräume und die Kühlanforderungen

Stenyun Rechenleistung

Stenyun bietet Benutzern, die keine eigenen Rechenzentren einrichten möchten, Fernrechenleistung an. Das Team kann je nach Aufgabe Rechekarten, Laufzeit sowie Speicher- und Netzwerkressourcen auswählen.

Die tatsächliche Leistung der Cloud-Rechenkapazitäten hängt vom GPU-Modell, vom Grafikspeicher, vom CPU, von der Speichergeschwindigkeit, vom Netzwerk sowie von der Art und Weise ab, wie die Ressourcen genutzt werden. Man kann daher nicht nur den Preis als Vergleichskriterium heranziehen.

Offene AI-Plattform

Die offene AI-Plattform dient der zentralen Verwaltung von Daten, Trainingsaufgaben, Modellen, Images sowie Speicher- und Rechenressourcen und eignet sich für den gemeinsamen Einsatz von GPU-Clustern durch mehrere Benutzer.

• Datenannotation und Datensatzverwaltung
• Erstellung von AI-Trainingsaufgaben und Ressourcenplanung
• Modellfabrik und Modellvermögensverwaltung
• Aufbau von Task-Images und Image-Zentren
• Wartung, Speicherung, Kosten und Benutzerverwaltung

Stenyun-Managementplattform

Die Cloud-Management-Plattform dient der Verwaltung von Rechen-, Speicher- und Netzwerkkapazitäten und kann Dienstleistern oder Unternehmen dabei helfen, ein einheitliches System für die Ressourcenverteilung und Auftragsverwaltung einzuführen.

Es ähnelt eher der Konsole zur Steuerung der KI-Cloud-Infrastruktur; vor der Implementierung ist eine Planung unter Berücksichtigung der bestehenden Rechenzentren, Account-Systeme, Netzwerke sowie Abrechnungsregeln erforderlich.

SCM KI-Cloud-Plattform

Die SCM-KI-Cloud-Plattform gehört zur Softwareproduktreihe von Stenhe Li, und dient dazu, KI-Berechnungsressourcen sowie damit verbundene Cloud-Dienste zu organisieren.

Die Funktionsgrenzen sowie die Art der Lieferung können je nach Softwareversion unterschiedlich sein. Unternehmen sollten bei der Anschaffung eine Liste der Funktionen der aktuellen Version anfordern.

Xunsī-Code-Generierungs-System

Der offizielle Support-Service listet außerdem die Xunsī-Code-Generierungsstationen auf, was die Erweiterung des Produktportfolios von allgemeiner Rechenleistung zu integrierten Systemen für große Modelle verdeutlicht.

Projekte mit integrierten Systemen umfassen in der Regel Hardware, Modelle, Software sowie Implementierungsleistungen. Die genauen Fähigkeiten der Modelle sowie der Umfang der Lizenzen müssen im Rahmen des Projekts festgelegt werden.

Kernfähigkeiten der offenen AI-Plattform

Trainingsaufgaben und Ressourcenverwaltung

Der Administrator kann heterogene Rechencards in den Ressourcepool aufnehmen und je nach Anforderungen der Benutzer, Projekte und Aufgaben GPUs, Speicher sowie eine Ausführungsumgebung zuweisen.

• Einheitliche Erstellung und Anzeige von Trainingsaufgaben
• Aufgaben nach den Spezifikationen der Rechenressourcen konfigurieren
• Aufzeichnung des Betriebszustands und der Rechnungen
• Über das Image-Multiplexing-Framework und die Abhängigkeitsumgebung

Modell- und Spiegelverwaltung

Die Modellfabrik dient dazu, Modellressourcen zentral zu speichern und zu verwalten, während das Image-Zentrum den Teams dabei hilft, bewährte Training- und Inferenzumgebungen wiederverzuenden.

Solche Fähigkeiten können Probleme durch inkompatible Umgebungen verringern, doch das Team muss weiterhin Versionen der Modelle, Daten sowie Aufzeichnungen der Experimentparameter verwalten.

Speicherung und Betrieb

Die Plattform bündelt die Datenspeicherung, den Gerätestatus, die Ausführung von Aufgaben sowie die Fehlerbehebung unter einer einzigen Steuerkonsole, damit Administratoren den Einsatz des Clusters überwachen können.

• Konfiguration der Datenspeichergeräte und Kapazitäten
• Berechnung und Speicherung von Ressourcen nach Aufgabenbezug
• Überwachungsplattformen und Betriebszustand der Geräte
• Zusammen mit dem After-Sales-Service zur Fehlerdiagnose und Wartung.

Wie wird Stenhele verwendet?

Vor der Implementierung in einem Unternehmen sollten zunächst die Größe des Modells, die Trainingsmethode sowie die Anforderungen an die Parallelverarbeitung festgelegt werden, bevor Hardware, Cloud-Rechenkapazitäten oder eine Kombination aus beidem ausgewählt wird.

1. Analyse der Anforderungen an Training, Schlussfolgerung und Datenspeicherung
2. Überprüfung der Kompatibilität des Modellrahmens, der Antriebskomponenten und der Rechencards
3. Wählen Sie zwischen dem Kauf eines Servers, der Miete von Cloud-Rechenleistung oder einer privatisierten Plattform.
4. Planung von Benutzer-, Projekt-, Netzwerk- und Speicherrichtlinien
5. Erstellung von Trainingsbildern sowie Hochladen von Daten und Modellen
6. Erstellung kleiner Aufgaben zur Überprüfung der Leistung und Stabilität
7. Schrittweise Erweiterung auf Grundlage von Überwachung, Kosten und Auslastung

Leistungsüberprüfung vor dem Einkauf

• Verwendung eines realen Modells zur Überprüfung des Speichers und der Durchsatzleistung
• Laden von Messdaten und Geschwindigkeit der verteilten Kommunikation
• Überprüfung der Kompatibilität mit gängigen Frameworks, Treibern und Containern
• Überprüfung der Failover-, Backup- und Wiederherstellungsprozesse
• Vergleich der langfristigen Nutzungseffizienz mit den Gesamtkosten

Preise und Pakete

Laut den offiziellen Dokumenten kann die Plattform für Trainingsaufgaben, Speicherung sowie Netzwerkbandbreite separat abrechnen und unterstützt sowohl eine Echtzeitabrechnung als auch Abrechnungsmodelle wie Tages- oder Monatsabos.

Die Rabattregelungen können nach Stunden, Tagen, Monaten und Jahren festgelegt werden. Der endgültige Preis hängt außerdem vom Nutzerstatus, vom Standort der Ressourcen, vom Modell, von Aktionen sowie vom Vertrag ab.

Unterstützungsplattformen

• Webseite oder offizieller Online-Zugang

Client, Region, Sprache und Eingangspunkt können je nach Version ändern; vor der Installation oder Bezahlung sollte man sich an der aktuellen Produktseite orientieren.

APIs, SDKs und Open Source

Die offizielle GitHub-Organisation von Stenheli hat Repositorien für den Aufbau von Task-Images auf einer offenen AI-Plattform, sowie für Dokumentationen und Wissensdatenbanken veröffentlicht. Zudem enthält sie auch einige Branches von upstream-Projekten.

Verschiedene Lager verwenden jeweils Lizenzen wie Apache oder GPL; daraus kann nicht geschlossen werden, dass die gesamte Open-Source-Plattform für KI, die Cloud-Dienste oder die Hardwarelösungen vollständig offen zugänglich sind.

Für welche Benutzer geeignet

• Hochschulen und Forschungseinrichtungen: Aufbau einer gemeinsamen GPU-Training-Plattform
• KI-Unternehmen: Schulung von Managementmodellen, Inferenz und Datenerzeugung
• Intelligenter Rechenzentrum: Betrieb heterogener Rechekapazitäten und Abrechnungsdienste
• Traditionelle Unternehmen: Umsetzung von Projekten zur Privatisierung großer Modelle und Wissensdatenbanken
• Entwicklerteam: GPU nach Bedarf mieten, um Experimente durchzuführen und zu deployen

Vorteile des Produkts

• Hardware, Cloud-Rechenleistung, Plattformsoftware und Wartung bilden ein umfassendes Paket.
• Abdeckung von Training, Modellen, Images, Speicherung und Kostenverwaltung
• Unterstützung des gemeinsamen Einsatzes der Recheninfrastruktur für mehrere Benutzer und Projekte
• Verfügt über Server-, Flüssigkühlungs- und Cluster-Lieferfähigkeiten
• Verfügung von öffentlichen Hilfedokumenten und einigen GitHub-Projekten

Einsatzbeschränkungen und Hinweise

• Die Plattform richtet sich an professionelle Infrastrukturen; die Hürden für die Einrichtung und den Betrieb sind hoch.
• Die Leistung der Hardware muss anhand von echten Arbeitslast-Tests überprüft werden.
• Der feste Preis ist nicht bekannt; bei dem Vergleich verschiedener Lieferanten sollten die Spezifikationen einheitlich sein.
• Offene Quellcode-Repositorys bedeuten nicht, dass alle Komponenten einer kommerziellen Plattform offen zugänglich sind.
• Trainingsdaten und Modelle müssen unabhängig voneinander sicher und autorisiert sein.
• Vor dem Einkauf sollten Wartung, Ersatzteile sowie der Umfang der Fehlerbehebung klar definiert werden.

Grundlegende Informationen

Empfehlungswert

Empfehlungswert: 4,2/5.

Stenhe Li he eignet sich für Organisationen, die eine KI-Rechenleistungsplattform aufbauen oder betreiben müssen. Sein Schwerpunkt liegt auf der Ressourcenverwaltung und der Bereitstellung von Infrastruktur, nicht auf der direkten Erstellung von Inhalten.

Vor der Auswahl sollten Leistung, Kompatibilität und Kosten anhand eines realen Modells überprüft werden, wobei Hardware, Software, Speicher, Netzwerk und Wartung als Ganzes bewertet werden müssen.

Häufige Fragen

Was ist die Stenhe Li He-Plattform?

Stenhe Lihe ist ein Anbieter von Infrastrukturlösungen für KI und stellt GPU-Server, Cloud-Rechenleistung, Software zur Verwaltung der KI-Training-Prozesse sowie Speicher- und Wartungsdienste bereit.

Eignet sich Stenhele für normale Privatnutzer?

Es richtet sich hauptsächlich an Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Entwicklerteams; normale Benutzer eignen sich dafür nur dann, wenn sie Rechenleistung von GPUs, eine Trainingsplattform oder eine private Bereitstellung benötigen.

Was kann die Stenheili AI-Offenplattform leisten?

Die Plattform umfasst Infrastrukturaufgaben wie Dateneinordnung, KI-Training, Modellverwaltung, Image-Verwaltung, Speicherung, Betrieb, Abrechnung und Benutzerverwaltung.

Wie berechnet Stenhele die Gebühren?

Die Kosten werden durch das Modell der Karte, den Standort, die Dauer der Aufgabe sowie die Speicher- und Netzwerkkapazitäten bestimmt. Es ist eine Abrechnung in Echtzeit sowie nach Tagen oder Monaten möglich; der genaue Betrag richtet sich nach den Angaben der Plattform oder des Verkäufers.

Bietet Stenheji eine Privatisierungs-Implementierung an?

Die offizielle Website betont integrierte Infrastrukturen und maßgeschneiderte Dienstleistungen. Die genauen Umfang der Privatisierung, die Liefermethoden sowie die Wartungsbedingungen müssen bei der offiziellen Verkaufsabteilung erfragt werden.

Hat Stenheji Open-Source-Projekte?

Ja, die offizielle GitHub-Organisation stellt Repositorien für die Erstellung von Task-Images sowie Wissensdatenbanken zur Verfügung, doch die gesamte kommerzielle Cloud-Plattform sowie die Hardware-Lösungen sind nicht vollständig open source.

Was sollte man vor der Auswahl von Sitenheli überprüfen?

Es sollten der GPU-Modell, der Grafikspeicher, die Kompatibilität der Treiber und Frameworks, das Speichernetzwerk, der Abrechnungszeitraum, die Datensicherheit, der After-Sales-Service sowie die Migrationslösungen überprüft werden.