Beschreibung
Cerebrium liefert serverlose GPU-Infrastruktur, die für Echtzeit-KI-Anwendungen entwickelt wurde und es Teams ermöglicht, einfach global zu skalieren. Die Plattform ermöglicht die Bereitstellung vielfältiger KI-Workloads, einschließlich Sprachagenten, Videomodellen und großen Sprachmodellen (LLMs), mit Kaltstarts in unter einer Sekunde und sofortigen Autoscaling-Funktionen. Dieser Ansatz gewährleistet Zuverlässigkeit und Leistung auch bei plötzlichen Nachfragespitzen und eliminiert die Komplexität, die typischerweise mit Produktions-KI-Infrastruktur verbunden ist.
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Entwickelt für Teams, die die Grenzen der KI erweitern, priorisiert Cerebrium die Produktionsgeschwindigkeit ohne die damit verbundene Komplexität. Es bietet elastisches GPU-Scaling, das es Workloads ermöglicht, sich dynamisch an veränderte Anforderungen anzupassen. Benutzer können ihren Code unverändert bereitstellen, ohne Umschreibungen, Dekoratoren oder benutzerdefinierte SDKs zu benötigen, und unterstützt benutzerdefinierte Dockerfiles und private Images. Die Plattform bietet End-to-End-Observability für jeden Workload und bietet Echtzeit-Einblicke in Protokolle, Metriken, Skalierungsereignisse und Systemleistung, mit nativer OpenTelemetry-Integration für nahtlose Verbindungen zu bestehenden Monitoring-Stacks.
Cerebrium eliminiert die Notwendigkeit von Kapazitätsplanung, Reservierungen oder Infrastrukturverwaltung. Es bietet sofortigen Zugriff auf Tausende von GPUs über mehrere Clouds und Regionen hinweg und stellt sicher, dass Workloads in Echtzeit skalieren. Die Infrastruktur ist auf Sicherheit und Compliance ausgelegt und erfüllt Standards wie SOC 2, HIPAA und GDPR und bietet Optionen für die Datenresidenz, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Workloads werden mit gVisor isoliert, um die Sicherheit zu erhöhen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Die Plattform garantiert eine Verfügbarkeit von 99,999 % mit Multi-Region-Failovers.
Zu den wichtigsten unterstützten Technologien gehören vLLM, Qwen und Stable Diffusion XL. Cerebrium demonstriert deutlich schnellere Kaltstarts im Vergleich zu herkömmlichen Kubernetes-Lösungen wie EKS/GKE. Die Plattform unterstützt eine breite Palette von Funktionen, darunter WebSocket- und REST-API-Endpunkte, asynchrone Jobs, verteilte Speicherung, Multi-Region-Bereitstellungen und eine Vielzahl von GPU-Typen. Dieser umfassende Funktionsumfang macht Cerebrium zu einer robusten Lösung für die Bereitstellung und Skalierung anspruchsvoller KI-Anwendungen.
- KategorieMLOps & Modell-Deployment
- PreismodellZahlung pro Sekunde
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb
Cerebrium's Kernfunktionen
Serverlose GPU-Infrastruktur
Kaltstarts in unter einer Sekunde
Sofortiges Autoscaling
Bezahlung pro Sekunde
Kein Kubernetes erforderlich
Bereitstellung von Sprachagenten, Videomodellen, LLMs
Eigener Code (keine Umschreibungen erforderlich)
End-to-End-Observability
Native OpenTelemetry-Integration
SOC 2, HIPAA, GDPR-Konformität
Optionen für Datenresidenz
Isolierte Containerumgebungen (gVisor)
99,999 % Verfügbarkeit
Multi-Region-Failovers
Unterstützung für vLLM, Qwen, Stable Diffusion XL
Wie verwendet man Cerebrium?
Bereitstellen: Laden Sie Ihren Code oder Dockerfile hoch.
Konfigurieren: Geben Sie Hardwareanforderungen und Einstiegspunkte an.
Ausführen: Starten Sie Ihren KI-Workload nach Bedarf.
Überwachen: Nutzen Sie Echtzeit-Observability-Tools.
Skalieren: Erleben Sie automatische Skalierung basierend auf der Nachfrage.
Cerebrium's Anwendungsfälle
- Echtzeit-Sprachagenten
- Bereitstellung von Videomodellen
- LLM-Inferenz
- Generative KI
- KI-Tutoren
- Digitale Avatare
- Embeddings und Reranking
