מפעל AI
מפעל AI: מאימון להסקה בייצור
מפעל AI הוא יותר מ-GPU. זו המחסנית שלוקחת מודלים מאימון ל-serving עם בידוד, אחסון ו-ops יום־2.
נכתב על ידי
YAPIO
פורסם ב־
12 ביולי 2026
שכבות של מפעל AI
עיצובים תעשייתיים מתארים חמש שכבות: הקצאת GPU bare-metal, מישור בקרה Kubernetes (או Slurm) מוכן ל-AI, בידוד דיירים, כלי AI מאושרים (Ray, Jupyter, מתזמנים), ו-ops יום־2, ניטור, חיוב, בדיקות בריאות.
דילוג על שכבות יוצר פלטפורמות שבירות: GPU בלי fabric, Kubernetes בלי אופרטורים ל-GPU, או אשכולות אימון בלי אחסון מקבילי עמיד ל-checkpoints.
אימון והסקה הם תפקידים שונים
אימון רוצה משימות multi-GPU ייעודיות, gang scheduling ורוחב פס גבוה. הסקה רוצה SLO של השהיה, autoscaling ולעיתים אריזה צפופה יותר. מפעלים רבים מריצים את שני הפרדיגמות: Slurm ל-batch, Kubernetes ל-serving, לעיתים מאוחדים דרך אופרטורים.
האחסון חייב להזין את שניהם: תפוקה גבוהה לסטים ו-checkpoints, וגישה בהשהיה נמוכה למשקלים בזמן serving.
הגישה של YAPIO
אנחנו מתחילים מעומס העבודה האמיתי, לא מקטלוג מוצרים. אחר כך ממפים שכבות, בוחרים Slurm, Kubernetes או היברידי, ופורסים עם ניטור ו-runbooks. הנדסת מוצר ויישום AI יושבים לצד המפעל כדי שהקיבולת באמת תנוצל.