당신의 AIOps 팀원

Observability(관측성) 및 AI 인프라 전문가들이 구축했습니다.

Chambie를 만나보세요, 당신의 AIOps 팀원입니다

여러 클라우드에 걸쳐 GPU 인프라를 설정하고, 학습 작업(training jobs)을 생성하며, 이를 수정하거나 최적화하는 과정이 어려워서는 안 됩니다.

그렇기에 우리는 ML 팀의 속도(velocity)를 가속화할 올인원 AIOps 팀원인 Chambie를 만들었습니다. 더 이상의 인프라 설정이나 놓치는 장애는 없습니다. Chambie가 모든 것을 자동으로 처리합니다.

당신의 팀은 인프라를 관리(babysitting)하는 데 너무 많은 시간을 쓰고 있습니다.

워크로드(Workloads)는 소리 없이 실패합니다. 근본 원인(Root-causing)을 파악하려면 여러 도구에 걸쳐 로그, 메트릭(metrics), 오케스트레이션(orchestration) 이벤트를 뒤져야 합니다.

한 클러스터의 GPU는 유휴 상태로 방치되는 반면, 다른 클러스터에서는 작업이 대기열에 쌓입니다. 클라우드 간의 용량(capacity)을 균형 있게 조절할 방법이 없습니다.

학습 작업에서 올바른 결과를 얻으려면 모델 실험 메트릭과 인프라 메트릭을 상관 분석(correlating)해야 하며, 이를 위해 수많은 수동 반복(manual iterations) 과정을 거쳐야 합니다.

ML 팀에게 매주 몇 시간의 여유를 돌려주세요.

기존 GPU에서 더 많은 작업을 실행하면서 말이죠.

관측 및 디버깅 (Observe & Debug)

자동화된 성능 통찰력(performance insights) 및 근본 원인 분석(root cause analysis)을 포함한 완전한 GPU 워크로드 관측성(observability)을 제공합니다. 몇 시간이 아닌 몇 초 만에 문제를 찾아내세요.

오케스트레이션 및 최적화 (Orchestrate & Optimize)

고급 크로스 클라우드 오케스트레이션(cross-cloud orchestration)을 통해 GPU 가용성(availability)과 활용도(utilization)를 극대화합니다. 이미 보유하고 있는 인프라에서 더 많은 작업을 실행하세요.

빠른 반복 및 배포 (Iterate & Ship Faster)

Chamber는 실험 메트릭을 인프라 데이터와 연결하고 에이전트(agents)를 사용하여 더 빠른 반복을 돕습니다. 우리의 CLI, SDK 또는 Slack에서도 실행 내용을 분석하고, 리소스를 조정하며, 작업을 자동으로 재제출할 수 있습니다. 우리는 당신이 일하는 곳에서 함께 작동합니다.

자주 묻는 질문 (Frequently Asked Questions)

Chamber를 설정하는 데 얼마나 걸리나요?

저희가 배포를 대신 처리해 드립니다. 저희 팀이 Kubernetes, Slurm 또는 하이브리드 설정 등 귀하의 환경에서 기존 워크플로우에 중단 없이 Chamber가 작동하도록 구축합니다.

데이터는 안전한가요?

네. Chamber는 SOC 2 Type I 인증을 받았습니다. Chamber는 귀하의 인프라 내에서 실행됩니다. 귀하의 모델, 데이터셋 및 코드는 절대로 귀하의 환경을 벗어나지 않습니다.

어떤 인프라를 지원하나요?

멀티 클라우드 (Multi-cloud) 및 온프레미스 (on-prem). Chamber는 AWS, GCP, Azure, 온프레미스 클러스터 (on-prem clusters), Slurm, 그리고 Kubernetes와 함께 작동하며, 이들 모두를 아우르는 하이브리드 설정 (hybrid setups)도 지원합니다.