TrueFoundry Firmenretreat 2022!

Auf Geschwindigkeit ausgelegt: ~ 10 ms Latenz, auch unter Last
Unglaublich schnelle Methode zum Erstellen, Verfolgen und Bereitstellen Ihrer Modelle!
- Verarbeitet mehr als 350 RPS auf nur 1 vCPU — kein Tuning erforderlich
- Produktionsbereit mit vollem Unternehmenssupport
Wir haben TrueFoundy vor fast einem Jahr gegründet und alle unsere Mitarbeiter, darunter 15 verschiedene Personen mit technischem und geschäftlichem Hintergrund, arbeiteten im vollständigen Remote-Modus, verteilt über Indien, San Francisco und Paris. Es war ein Kinderspiel, ein unternehmensweites Retreat abzuhalten, und wir beschlossen, es für 7 Tage in der indischen Startup-Hauptstadt Bengaluru durchzuführen (mehr als 😎)
„Sich von der Arbeit trennen und Spaß haben“ ist zwar immer die erste Regel bei jedem Retreat, aber wir haben es auch mit der Zusammenarbeit verbunden, um über die Vergangenheit nachzudenken und Ideen für die Zukunft zu entwickeln und sich auf sie auszurichten. Hier sind einige der Highlights:
Wir sind zusammen geblieben - es hat jede Menge Spaß gemacht, Dinge zusammen zu tun
Wir haben ein wunderschönes Airbnb im Herzen der Stadt gebucht, damit wir uns alle kennenlernen und uns sowohl während der Arbeit als auch außerhalb der Arbeit besser kennenlernen konnten. Wir haben endlose Brettspiele gespielt und manchmal sogar zusammen gekocht 🤩

Wir haben zusammengearbeitet — über die Vergangenheit nachgedacht und Ideen für die Zukunft entwickelt 🙌
Der Ausflug sollte das Team zusammenbringen, um die Unternehmenswerte und -ziele aufeinander abzustimmen und ein stärkeres Gefühl des Zusammenhalts aufzubauen. Wir haben eine großartige Mischung von Personen, die Erfahrung in der Zusammenarbeit mit Unternehmen wie Facebook, Amazon, Postman, Gojek und McKinsey haben und einzigartige Einblicke in unsere Ziele als Unternehmen einbringen. Wir haben uns Zeit genommen, um Pläne für bevorstehende Projekte zu entwickeln und Methoden zu konfigurieren, die verwendet werden könnten, um unseren Kunden qualitativ hochwertige Dienstleistungen zu bieten.




Wir haben zusammen gespielt - Cricket, Paintball, Badminton!!!
Einige Tage waren für Teamaktivitäten gesperrt 🏃🏽 - Dazu gehörten Cricketspielen in Fünferteams, Badminton-Duelle bis spät in die Nacht sowie ein paar Runden Paintball. Jeder hatte die Gelegenheit, die Seele baumeln zu lassen und sich von seiner Büroumgebung zu erholen.


Wir haben zusammen gefeiert und am Lagerfeuer gesungen 🎸
Essen war eine der wichtigsten Agenden mit einer kompromisslosen Geschmackspolitik 😀. Wir haben üppige Mahlzeiten und Getränke von Orten in Bengaluru genossen, die man unbedingt haben muss.
Wir haben einen Abend einer abendlichen Talentshow am Lagerfeuer gewidmet. Wir haben gerade festgestellt, dass unser Team auch sehr talentiert ist. Hier ist ein wunderschönes Gedicht von unserem Mitbegründer Anuraag:

Bei TrueFoundry setzen wir uns dafür ein, ein positives und produktives Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem unser Team gedeihen und seine beste Arbeit leisten kann.
Wir glauben fest an die Förderung einer starken Unternehmenskultur und das spiegelt sich in der Art und Weise wider, wie wir zusammen arbeiten, spielen und wachsen. Wir sind stolz auf das vielfältige und talentierte Team, das wir aufgebaut haben, und wir freuen uns darauf, in den kommenden Jahren weiter zu wachsen und gemeinsam zu lernen.
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Wahre Gießerei ist ein ML Deployment PaaS über Kubernetes, um die Workflows von Entwicklern zu beschleunigen und ihnen gleichzeitig volle Flexibilität beim Testen und Bereitstellen von Modellen zu bieten und gleichzeitig die volle Sicherheit und Kontrolle für das Infra-Team zu gewährleisten. Über unsere Plattform ermöglichen wir Teams für maschinelles Lernen bereitstellen und überwachen Modelle innerhalb von 15 Minuten mit 100% iger Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und der Möglichkeit, innerhalb von Sekunden rückgängig zu machen. So können sie Kosten sparen und Modelle schneller für die Produktion freigeben, wodurch ein echter Geschäftswert erzielt wird.
TrueFoundry AI Gateway bietet eine Latenz von ~3—4 ms, verarbeitet mehr als 350 RPS auf einer vCPU, skaliert problemlos horizontal und ist produktionsbereit, während LiteLM unter einer hohen Latenz leidet, mit moderaten RPS zu kämpfen hat, keine integrierte Skalierung hat und sich am besten für leichte Workloads oder Prototyp-Workloads eignet.
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