Description
RunInfra est une plateforme d'optimisation de modèles d'IA et d'infrastructure native au chat, conçue pour construire, évaluer, optimiser et déployer des charges de travail d'IA prises en charge. Elle simplifie le processus de création d'applications d'IA et d'infrastructure d'inférence en permettant aux utilisateurs de décrire leur application d'IA souhaitée en langage naturel. Sur la base de cette entrée, RunInfra sélectionne des modèles open-source compatibles, évalue les GPU, optimise les environnements d'exécution et les noyaux pris en charge, et déploie l'infrastructure nécessaire avec des preuves mesurables.
La plateforme prend en charge une large gamme de modèles d'IA, y compris des modèles Hugging Face vérifiés, et offre un support de bout en bout pour le service LLM, la parole, l'intégration, la vision et les modèles de génération d'images. Les utilisateurs peuvent facilement déployer des pipelines en tant que points de terminaison REST d'un simple clic, et si un modèle n'est pas déployable, RunInfra fournit un retour clair sur les limitations. Cette transparence contraste avec les API propriétaires, où les utilisateurs manquent souvent de visibilité sur les modèles et l'infrastructure sous-jacents.
Le processus d'optimisation de RunInfra implique le profilage des modèles sur divers GPU, l'expérimentation avec la quantification, le cache KV et les ajustements de noyaux pour atteindre le meilleur équilibre entre vitesse, mémoire et coût. La plateforme est conçue pour garantir la sécurité des données, avec un chiffrement en transit et au repos, et elle respecte les normes SOC 2 Type II. Les utilisateurs peuvent choisir entre des options d'hébergement géré ou auto-hébergé, leur permettant de garder le contrôle sur leurs données et leur infrastructure. Avec un modèle de tarification à l'utilisation commençant par un rechargement minimum de 10 $, les utilisateurs ne paient que pour ce qu'ils utilisent, ce qui en fait une solution flexible pour les équipes cherchant à optimiser et déployer des modèles d'IA de manière efficace.
Fonctionnalités principales de Optimiser les modèles ouverts pour la production
Optimisation de modèles d'IA native au chat
Profilage et évaluation réels des GPU
Points de terminaison API compatibles avec OpenAI
Chemins de déploiement gérés et auto-hébergés
Routage multi-modèles intelligent
Versioning et comparaison de pipelines
Déploiement basé sur des preuves
Ne payez que pour ce que vous utilisez
Comment utiliser Optimiser les modèles ouverts pour la production ?
Décrivez votre application d'IA : Tapez ce que vous souhaitez construire en langage naturel.
Sélection de modèle : RunInfra choisit des modèles open-source compatibles en fonction de votre description.
Évaluer les GPU : La plateforme évalue les GPU disponibles pour des performances optimales.
Optimiser le pipeline : RunInfra ajuste l'environnement d'exécution et prépare une pile prête à être déployée.
Déployer le modèle : Utilisez la fonction de déploiement en un clic pour créer des points de terminaison REST.
Inspecter les résultats : Examinez le reçu d'évaluation et le kit de déploiement fournis.
Affiner si nécessaire : Utilisez le chat pour ajuster votre pipeline avant le déploiement final.
Cas d'utilisation de Optimiser les modèles ouverts pour la production
- Développement d'applications d'IA
- Évaluation des GPU
- Déploiement de modèles
- Optimisation des coûts
- Conformité à la sécurité des données
