Modal: Infraestructura de IA

Los desarrolladores pueden aprovechar las primitivas componibles de Modal para definir la lógica y los requisitos de hardware dentro de su código Python, enviando directamente a la nube sin salir de su lenguaje preferido. La capacidad elástica de la nube permite escalar sin problemas de cero a más de 1000 GPUs instantáneamente, con Modal enrutando inteligentemente las cargas de trabajo a través de nubes y regiones en tiempo real. Esto elimina la necesidad de planificación de capacidad o compromisos a largo plazo, proporcionando GPUs bajo demanda en segundos.

Modal está listo para producción con observabilidad lista para usar, incluyendo registro integrado y visibilidad completa de cada función, sandbox y contenedor. Esto permite a los equipos construir aplicaciones robustas y listas para producción. La plataforma admite una amplia gama de cargas de trabajo, incluida la implementación y el escalado de inferencia para LLMs, generación de audio, imágenes/video, ajuste fino de modelos de código abierto y la creación de sandboxes seguros y efímeros para ejecutar código no confiable.

Para la inferencia, Modal admite cualquier modelo o motor en varias GPUs, escalando a cero entre solicitudes y aumentando para manejar la demanda. Maneja inferencia multimodal, procesamiento por lotes y asíncrono, y ofrece inferencia en línea con una latencia de sobrecarga inferior a 10 ms a nivel mundial. Para el entrenamiento, admite el ciclo completo desde el ajuste fino de una sola GPU hasta ejecuciones multinodo, incluyendo barridos de hiperparámetros SFT, LoRA y paralelos. Los Sandboxes de Modal están diseñados para escalar agentes, proporcionando capas de ejecución aisladas y flexibles para agentes de codificación, agentes en segundo plano y rollouts de RL, capaces de iniciar cientos de miles de entornos concurrentes en segundos.

La infraestructura global de GPUs de Modal proporciona acceso a cualquier GPU, en cualquier momento, distribuida a través de nubes, con salud automatizada de la flota y escalado que coincide con la demanda. Las características de seguridad y gobernanza incluyen controles de equipo, aislamiento probado en batalla, cumplimiento SOC2 y HIPAA, y controles de residencia de datos, lo que permite a equipos de todos los tamaños enviar a escala. Las aplicaciones del mundo real demuestran reducciones significativas de latencia y tiempos de lanzamiento más rápidos para proyectos impulsados por ML.