TrueFoundry Firmen-Retreat 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 TrueFoundry vor fast einem Jahr gegründet. Unsere 15 Mitarbeiter mit unterschiedlichsten technischen und geschäftlichen Hintergründen arbeiteten alle vollständig remote, verteilt auf Indien, San Francisco und Paris. Ein firmenweites Retreat war für uns eine Selbstverständlichkeit, und wir entschieden uns für 7 Tage in der Startup-Hauptstadt Indiens, Bengaluru (wer kann das toppen? 😎)
Auch wenn „Abschalten und Spaß haben“ die wichtigste Regel bei jedem Retreat ist, haben wir es mit gemeinsamer Arbeit verbunden, um auf das Vergangene zurückzublicken, Ideen zu entwickeln und uns für die Zukunft auszurichten. Hier sind einige der Highlights:
Wir haben zusammen gewohnt – und hatten jede Menge Spaß dabei
Wir haben ein wunderschönes Airbnb im Herzen der Stadt gebucht, damit wir uns alle besser kennenlernen konnten – sowohl beruflich als auch privat. Wir haben unendlich viele Brettspiele gespielt und manchmal sogar zusammen gekocht 🤩

Wir haben zusammen gearbeitet – auf die Vergangenheit zurückgeblickt und Ideen für die Zukunft entwickelt 🙌
Der Ausflug sollte das Team zusammenbringen, um die Unternehmenswerte und -ziele aufeinander abzustimmen und den Zusammenhalt zu stärken. Wir haben eine großartige Mischung an Mitarbeitern, die bereits bei Unternehmen wie Facebook, Amazon, Postman, Gojek und McKinsey tätig waren und einzigartige Einblicke in unsere Unternehmensziele einbringen. Wir haben uns Zeit genommen, um Pläne für kommende Projekte zu schmieden und Methoden zu konfigurieren, mit denen wir unseren Kunden qualitativ hochwertige Dienstleistungen bieten können.




Wir haben zusammen gespielt – Cricket, Paintball, Badminton!!!
Einige Tage waren für Teamaktivitäten reserviert 🏃🏽 – dazu gehörten Cricket-Spiele in Fünferteams, nächtliche Badminton-Duelle sowie einige Runden Paintball. Jeder hatte die Gelegenheit, den Kopf freizubekommen und vom Büroalltag abzuschalten.


Wir haben zusammen gefeiert und am Lagerfeuer gesungen 🎸
Essen war einer der wichtigsten Punkte auf der Agenda, wobei wir beim Geschmack keine Kompromisse eingegangen sind 😀. Wir haben üppige Mahlzeiten und Getränke von den „Must-have“-Adressen in ganz Bengaluru genossen.
Einen Abend haben wir einer Talentshow am Lagerfeuer gewidmet. Dabei haben wir entdeckt, wie unglaublich talentiert unser Team ist. Hier ist ein wunderschönes Gedicht, das unser Mitgründer Anuraag geschrieben hat:

Bei TrueFoundry setzen wir uns für ein positives und produktives Arbeitsumfeld ein, in dem unser Team aufblühen und Bestleistungen erbringen kann.
Wir glauben fest daran, eine starke Unternehmenskultur zu fördern, und das spiegelt sich darin wider, wie wir zusammen arbeiten, spielen und wachsen. Wir sind stolz auf das vielfältige und talentierte Team, das wir aufgebaut haben, und freuen uns darauf, in den kommenden Jahren gemeinsam weiter zu wachsen und zu lernen.
Lust einzusteigen? Hier geht es zu unseren offenen Stellen
TrueFoundryist eine ML-Deployment-PaaS auf Basis von Kubernetes, die Entwickler-Workflows beschleunigt und gleichzeitig volle Flexibilität beim Testen und Bereitstellen von Modellen bietet, während sie dem Infrastruktur-Team umfassende Sicherheit und Kontrolle gewährleistet. Über unsere Plattform ermöglichen wir Machine-Learning-Teams:bereitstellen und überwachenModelle in 15 Minuten mit 100 % Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und der Möglichkeit, innerhalb von Sekunden ein Rollback durchzuführen – so lassen sich Kosten sparen und Modelle schneller in die Produktion überführen, was einen echten geschäftlichen Mehrwert schafft.
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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