Substrate AI Inference Platform

Substrate: Platform for Agentic AI (Сводка документов)

Substrate — это платформа, предназначенная для создания и запуска сложных многоступенчатых рабочих нагрузок ИИ путем создания модульных строительных блоков, называемых узлами. Он подчеркивает высокую производительность, автоматическую настройку рабочей нагрузки и унифицированный опыт разработчиков для создания сложных систем ИИ.

Что такое субстрат

• Платформа и вычислительный движок, оптимизированный для многоступенчатых рабочих нагрузок ИИ.
• Предоставляет элегантные абстракции для описания и выполнения задач ИИ в виде направленных ациклических графиков (DAG).
• Соединяет модульные компоненты (узлы) для формирования быстрых, сквозных рабочих процессов ИИ.
• Включает в себя высокопроизводительные части, такие как векторная база данных, интерпретатор кода и модельный маршрутизатор.
• Цель состоит в том, чтобы уменьшить кругооборот и максимизировать параллелизм для более быстрой обработки ИИ.

Как это работает

1. Опишите свою задачу, подключив модульные блоки, называемые узлами, для формирования рабочего процесса.
2. Substrate анализирует рабочую нагрузку как DAG и применяет автоматическую настройку рабочей нагрузки для оптимизации выполнения.

• Примеры включают в себя слияние узлов для пакетного выполнения для улучшения пропускной способности.

1. Запустите составной рабочий процесс; Substrate обрабатывает оркестровку, оптимизацию и выполнение.

Основные концепции

• УзлыМодульные строительные блоки, которые выполняют конкретные задачи ИИ (например, генерация текста, преобразование или вычисление).
• Рабочие процессыСоставы узлов, которые определяют полную задачу ИИ, выраженную как DAG.
• Вектор DBИнтегрированный компонент векторной базы данных для поиска и поиска сходства.
• Переводчик кодаМеханизм безопасного и эффективного выполнения кода в рабочем процессе.
• Модель RouterКомпонент, ответственный за маршрутизацию запросов к соответствующим моделям или службам.
• Поддержка Python / TypeScriptSubstrate предоставляет практические клиентские библиотеки (например, Python, TypeScript) для построения рабочих процессов.

Начало (концептуальный пример)

• Установите клиент Substrate:
• Python: pip install substrate
• Создайте экземпляр Substrate и подключитесь к API:
• Пример Python:
• from substrate import Substrate, ComputeText s = Substrate(api_key="SUBSTRATE_API_KEY") topic1 = "a magical forest" topic2 = "a futuristic city" story1 = ComputeText(prompt=f"Tell me a story about {topic1}") story2 = ComputeText(prompt=f"Tell me a story about {topic2}") summary = ComputeText(prompt=sb.format("Summarize these stories: Story 1: {story1} Story 2: {story2}", story1=story1.future.text, story2=story2.future.text)) response = s.run(summary)
• Точный синтаксис может варьироваться в зависимости от языка, но основная идея состоит в том, чтобы создать DAG узлов и выполнить его через движок Substrate.

Особенности

• Моделирование рабочих нагрузок на основе DAG для многоступенчатых задач ИИ
• Автоматическая настройка рабочей нагрузки и оптимизация
• Максимальный параллелизм и сокращение круговых поездок
• Унифицированная платформа для создания быстрых рабочих процессов ИИ путем подключения модульных узлов
• Встроенная векторная база данных, интерпретатор кода и модель маршрутизации
• Клиентские библиотеки для Python и TypeScript
• Быстрая, принципиальная структура агентов с акцентом на опыт разработчиков
• Простые абстракции, которые позволяют создавать сложные, сложные системы ИИ

Как это соотносится с другими решениями

• Substrate подчеркивает принципиальный, основанный на графах подход к организации нескольких компонентов ИИ.
• Он обеспечивает высокопроизводительный вычислительный движок, специально оптимизированный для многоступенчатых рабочих нагрузок ИИ, отличая его от одномодельных или однозадачных инструментов.

Сценарии использования

• Создание многомодельных помощников ИИ, которые требуют поиска, рассуждения, генерации и выполнения шагов.
• Создание сложных конвейеров данных, объединяющих НЛП, рассуждения и вычислительные задачи.
• Быстрое прототипирование управляемых агентами систем с автоматической оптимизацией рабочей нагрузки.

Заметки

• Платформа способствует быстрой итерации с акцентом на производительность и чистый опыт разработчиков.
• Доступ и использование обычно требуют ключа API и могут включать бесплатные кредиты для начала работы.