WEKA 一直致力于开发一种独特的方法来显着改善其云优先生成式 AI 客户的情况 WEKA 与 Stability AI 合作，提高 AI 模型训练的云效益，以提供更好的性能并提高成本节约和可持续性
WEKA 和 Stability AI 最近宣布建立合作伙伴关系，共同开发一种新的人工智能解决方案，旨在在云端训练多个人工智能模型。
WEKA 的云数据平台融合模式解决方案旨在增强 Stability AI 训练多个 AI 模型（包括其流行的稳定扩散模型）的能力，并为客户带来效率、成本和可持续性效益。两家公司的目标是最大限度地提高人工智能模型训练的云优势。
两家公司一直在业务和数据背景下考虑人工智能，这种合作伙伴关系只是为了加强客户对人工智能的采用。
支持人工智能模型并改进用例
WEKA 尤其揭示了影响人工智能采用的基础设施挑战，并在一项调查中显示，32% 的受访者将数据管理视为人工智能和机器学习部署的技术障碍。
WEKA 一直致力于开发一种独特的方法来显着改善其云优先生成人工智能客户的情况。 WEKA 数据平台的融合模式解决方案是第一个支持深度学习的实例上的横向扩展存储，可供在云中运行工作负载的用户使用。与传统数据架构相比，它在云 AI 实例中使用临时本地存储和内存来降低成本并提高大规模生成型 AI 资源的性能。
Stability AI 寻求更有效地利用现有的云资源。该公司开始与 WEKA 合作，利用 WEKA 数据平台开发“融合云”方法，并于最近成功完成了该解决方案的试验。它致力于提供单一的高性能资源集来同时支持应用程序和数据平台。
因此，Stability AI 的模型得到了更优化的训练，并为其研究团队提供了更好的实用性。
“在公共云中运行人工智能模型训练和推理简单且经济实惠”
Stability AI 首席技术官 Tom Mason 表示：“作为唯一一家独立、开放、多模式的生成式 AI 公司，我们了解在本地运行融合工作负载的局限性。”
“WEKA 通过在公共云中启用融合模式培训，为我们的客户提供了更多选择。我们希望这种合作关系能够提高我们的硬件利用率，并将其规模扩大到数千个实例，从本质上讲，能够以更少、更可持续的方式做更多的事情。”
一旦部署，Stability AI 的目标是能够扩大 WEKA 数据平台的性能提升和显着云成本节省的优势。该公司正在努力实现这一目标，同时降低碳排放和能源消耗。随着部署的成熟和发展，该公司预计将使用 WEKA 解决方案来支持其即将实施的可持续发展计划。
WEKA 联合创始人兼首席执行官 Liran Zvibel 表示：“WEKA 数据平台可以将 GPU 堆栈存储效率提高 10-50 倍，通过帮助最大限度地利用已支付的资源，为生成型 AI 公司带来显着的成本优势。”
“与此同时，WEKA 使在公共云中运行 AI 模型训练和推理变得简单且经济实惠，有助于缩小数据基础设施以及能源和碳足迹，为希望利用在不影响企业可持续发展目标的情况下发挥人工智能的力量。”
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