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WEKA和Stability AI旨在最大化AI的云优势
WEKA和Stability AI最近宣布建立合作伙伴关系，开创一种新的AI解决方案，旨在在云中训练多个AI模型。
WEKA的数据平台融合模式云解决方案旨在增强Stability AI训练多个AI模型的能力，包括其受欢迎的Stable Diffusion模型，并将效率、成本和可持续性的好处扩展给其客户。两家公司都致力于最大化AI模型训练的云优势。
两家公司一直将AI与企业和数据的背景结合在一起，并且这次合作只会加强他们的客户对AI的应用。
支持AI模型并改进用例
特别是WEKA已经揭示了影响AI应用的基础设施挑战的许多问题，调查显示，32%的受访者将数据管理视为抑制AI和ML部署的技术因素。
WEKA一直在努力开发一种独特的方式，以大大改善其以云为先的生成式AI客户的体验。WEKA数据平台的融合模式解决方案是云端可运行具有深度学习功能的实例的首个扩展存储。它利用云端AI实例的短暂本地存储和内存，降低成本，相比传统的数据架构提供大规模生成式AI资源的性能改进。
Stability AI希望更高效地利用现有的云资源。该公司与WEKA合作，开发了一种“融合云”方法，并最近成功试用了该解决方案。该方法旨在同时为应用和数据平台提供一组高性能资源。
因此，Stability AI的模型能够得到更优化的训练，对其研究团队来说也更有用。
“在公共云中简单且经济实惠地运行AI模型训练和推理”
“作为唯一的独立、开放和多模式生成式AI公司，我们了解在本地运行融合工作负载的限制。”Stability AI的首席技术官Tom Mason说道。
“WEKA通过在公共云中启用融合模式训练，为我们的客户提供了更多的选择。我们希望这种合作将增加我们的硬件利用率并将它扩展到数千个实例上，从而在实现更高效率的同时更可持续地完成更多工作。”
一旦部署完成，Stability AI计划能够从WEKA的数据平台获得性能提升和显著的云端成本节约。该公司在部署成熟和扩大规模时，期望利用WEKA的解决方案支持其即将推出的可持续性计划。
“WEKA数据平台可以将GPU堆栈存储效率提高10-50倍，从而为生成式AI公司带来显著的成本优势，助力他们最大限度地利用已支付的资源，”WEKA的联合创始人兼首席执行官Liran Zvibel表示。
“同时，WEKA可轻松、经济实惠地在公共云中运行AI模型训练和推理，帮助缩减数据基础设施以及降低能源和碳排放，为希望利用AI的客户提供双重底线效益，而无需损害其企业的可持续发展目标。”
