Оглавление

Платформа для запуска машинного обучения Replicate официально становится частью Cloudflare в рамках стратегии создания единой экосистемы для разработчиков искусственного интеллекта. Об этом сообщает Cloudflare.

От исследовательских моделей к массовому использованию

Основанная в 2019 году, Replicate начинала с амбициозной цели — сделать исследовательские модели машинного обучения доступными для обычных разработчиков. В то время, когда OpenAI только что открыла исходный код GPT-2, а интерес к ИИ проявляли в основном специалисты в области машинного обучения, компания увидела потенциал в демократизации доступа к сложным моделям.

«Замечательные модели создавались в академических лабораториях, но для их запуска требовался метафорический лабораторный халат», — отмечают основатели Replicate.

Компания разработала инструмент Cog — стандартный формат упаковки моделей машинного обучения, а затем создала платформу Replicate для запуска этих моделей в качестве API-эндпоинтов в облаке. Этот подход позволил абстрагироваться как от низкоуровневых аспектов машинного обучения, так и от сложного управления GPU-кластерами для масштабированного инференса.

Момент истины: Stable Diffusion и зрелость инфраструктуры

Переломным моментом стал 2022 год, когда был выпущен Stable Diffusion. К этому времени Replicate обладала зрелой инфраструктурой, способной справиться с массовым интересом разработчиков к запуску подобных моделей.

На платформе было создано множество приложений и продуктов, которые часто представляли собой одиночную модель, упакованную в удобный интерфейс для решения конкретных задач.

Эволюция ИИ-инженерии и необходимость комплексного подхода

С тех пор ИИ-инженерия превратилась в серьезную дисциплину. Современные ИИ-приложения уже не ограничиваются простым запуском моделей. Полноценный стек включает:

  • Инференс моделей
  • Микросервисы
  • Доставку контента
  • Объектное хранилище
  • Кэширование
  • Базы данных
  • Телеметрию

Многие клиенты Replicate строят сложные гетерогенные стеки, где модели Replicate становятся лишь одним компонентом более сложной системы, распределенной по нескольким платформам.

Это классический сценарий консолидации в растущей индустрии. Replicate была пионером в области генеративного ИИ, но современные приложения требуют больше, чем просто запуск моделей. Объединение специализированной ML-платформы с глобальной сетевой инфраструктурой Cloudflare создает синергию, которая может изменить правила игры для разработчиков, работающих на границе сети.

Стратегическое объединение компетенций

Именно эта эволюция потребовала объединения с Cloudflare. Replicate обладает инструментами и примитивами для запуска моделей, в то время как Cloudflare предлагает:

  • Лучшую сетевую инфраструктуру
  • Workers для выполнения кода на границе сети
  • Объектное хранилище R2
  • Durable Objects для состояния приложений
  • Другие примитивы для построения полного ИИ-стека

«ИИ-стек полностью существует в сети. Модели работают на GPU в дата-центрах и связываются небольшими облачными функциями, которые обращаются к векторным базам данных, извлекают объекты из хранилищ, вызывают MCP-серверы и так далее. „Сеть — это компьютер“ никогда не было более верным утверждением», — объясняют в компании.

Перспективы развития

В составе Cloudflare команда Replicate планирует создание инфраструктурного уровня для ИИ, о котором они мечтали с момента основания компании. Среди возможных направлений развития:

  • Запуск быстрых моделей на границе сети
  • Выполнение конвейеров моделей на мгновенно запускающихся Workers
  • Потоковая передача входных и выходных данных моделей через WebRTC

Replicate гордится своими достижениями: компания стала первой платформой для обслуживания генеративного ИИ и определила абстракции и паттерны проектирования, которые переняли большинство конкурентов. Вокруг продукта сформировалось сообщество разработчиков и исследователей.

Это объединение знаменует новый этап в развитии облачной инфраструктуры для ИИ, где специализированные ML-платформы интегрируются с глобальными сетевыми решениями для создания комплексных экосистем разработки.