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面對龐大的資源需求，企業需要更精準且有彈性的計算與資源管理方式，以提升運算效率並控制支出。在此背景下，Token-as-a-Service 概念應運而生，透過基於使用量的代幣計費模式，為企業提供更靈活且透明的 AI 運算資源使用方案。
目前越來越多企業意識到導入 AI 的重要性，然而，從複雜的模型開發、艱難的訓練過程到實際部署上線，再到後續的維護與更新，傳統的 AI 專案往往面臨巨大的資源投入、極高的專業門檻與繁瑣的維運，這些使得許多企業難以將 AI 能力快速轉化為實際的商業價值。正是在這樣的背景下，Model as a Service (MaaS) 應運而生。
數位無限將彈性分散式訓練無縫整合進 AI-Stack，支援 Horovod、DeepSpeed、Megatron-LM、Slurm 等主流框架，加速大規模 AI 模型訓練。本篇文章，我們會示範給大家看，如何在AI-Stack上使用Horovod來做彈性分佈式訓練！
隨著AI應用日益多元，深度學習模型的規模也快速成長。從語言模型、視覺辨識到生成式 AI，訓練大型模型所需的算力資源正呈現爆炸式成長。在這樣的趨勢下，「Elastic Distributed Training」逐漸成為 AI 開發流程中不可忽視的關鍵技術。
HPC 也就是「高效能運算」，指的是把大量計算資源集中起來，用來處理在一般桌機或工作站上根本跑不動、太龐大或太複雜的運算任務。
不少開發者在使用 Kubeflow 時，仍碰上 GPU 資源無法切割的問題，這篇文章將手把手教大家，如何使用數位無限的 ixGPU 模組，做 Kubeflow GPU 切割。
Kubeflow 作為一個基於 Kubernetes 的開源機器學習平台，近年來在機器學習領域日益普及。數位無限的 ixGPU 模組可幫助開發者在 Kubeflow 上任意切割 GPU 資源
MLOps（Machine Learning Operations）是一種結合機器學習開發與IT運營管理的實踐方法，其核心目標是自動化並簡化 AI 模型從開發到上線，再到持續維護的整個生命週期。
AI 資料中心是資料中心的一種專業化、高性能化的分支，專門針對人工智慧的獨特需求進行了深度優化。可以說，所有的 AI 資料中心都是資料中心，但並非所有的資料中心都是 AI 資料中心。