Описание
Modal — это производственная облачная платформа, разработанная для команд ИИ и данных, предлагающая высокопроизводительную инфраструктуру, которую любят разработчики. Она позволяет выполнять инференс, обучение, пакетную обработку и песочницы с замечательной скоростью, отличаясь холодными стартами менее чем за секунду и мгновенным автомасштабированием. Платформа построена на основе нативного для ИИ рантайма, оптимизированного с нуля для тяжелых рабочих нагрузок ИИ, обеспечивая сверхбыстрое автомасштабирование и мгновенно загружаемые контейнеры.
Читать далее
Разработчики могут использовать композитные примитивы Modal для определения логики и требований к оборудованию в своем коде Python, отправляя его непосредственно в облако, не покидая предпочитаемый язык. Эластичная облачная мощность позволяет мгновенно масштабироваться от нуля до более чем 1000 ГП, при этом Modal интеллектуально маршрутизирует рабочие нагрузки между облаками и регионами в режиме реального времени. Это устраняет необходимость в планировании мощностей или долгосрочных обязательствах, предоставляя ГП по запросу в течение нескольких секунд.
Modal готова к производству с готовой наблюдаемостью, включая интегрированное логирование и полную видимость каждой функции, песочницы и контейнера. Это позволяет командам создавать надежные, готовые к производству приложения. Платформа поддерживает широкий спектр рабочих нагрузок, включая развертывание и масштабирование инференса для LLM, генерации аудио, изображений/видео, дообучение моделей с открытым исходным кодом и создание безопасных, эфемерных песочниц для выполнения недоверенного кода.
Для инференса Modal поддерживает любую модель или движок на различных ГП, масштабируясь до нуля между запросами и увеличивая нагрузку для обработки спроса. Он обрабатывает мультимодальный инференс, пакетную и асинхронную обработку, а также предлагает онлайн-инференс с накладными задержками менее 10 мс по всему миру. Для обучения он поддерживает полный цикл от дообучения на одном ГП до многоузловых запусков, включая SFT, LoRA и параллельные переборы гиперпараметров. Песочницы Modal разработаны для масштабирования агентов, предоставляя изолированные, гибкие слои выполнения для кодирующих агентов, фоновых агентов и развертываний RL, способные запускать сотни тысяч одновременных сред за секунды.
Глобальная инфраструктура ГП Modal обеспечивает доступ к любому ГП в любое время, распределенному по облакам, с автоматическим управлением состоянием парка и масштабированием, соответствующим спросу. Функции безопасности и управления включают управление командами, проверенную изоляцию, соответствие стандартам SOC2 и HIPAA, а также контроль местоположения данных, позволяя командам любого размера работать в масштабе. Реальные приложения демонстрируют значительное снижение задержек и ускорение запуска проектов, основанных на ML.
- КатегорияMLOps и развёртывание моделей
- Модель ценообразования$30 / месяц бесплатных вычислений
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыPython SDK
Основные функции Modal: AI Infrastructure
Бессерверная инфраструктура для ИИ
Высокопроизводительные вычисления (ЦП, ГП)
Холодные старты менее чем за секунду
Мгновенное автомасштабирование (от 0 до 1000+ ГП)
Нативный для Python опыт разработки
Композитные примитивы для логики и оборудования
Нативный для ИИ рантайм для тяжелых рабочих нагрузок
Эластичная облачная мощность в нескольких облаках/регионах
Готовая наблюдаемость (логирование, видимость)
Поддержка инференса, обучения и песочниц
Оптимизировано для инференса LLM
Полнофункциональные возможности обучения
Масштабируемые песочницы для агентов и недоверенного кода
Глобальная инфраструктура ГП
Функции безопасности и управления (SOC2, HIPAA)
Как использовать Modal: AI Infrastructure?
Настройте: Определите логику вашей рабочей нагрузки ИИ и требования к оборудованию в коде Python с помощью SDK Modal.
Разверните: Отправьте ваш код в облако Modal для мгновенного выполнения.
Масштабируйте: Используйте автоматическое масштабирование от нуля до тысяч ГП в зависимости от спроса.
Мониторьте: Используйте интегрированные инструменты наблюдаемости для получения информации о ваших приложениях в режиме реального времени.
Оптимизируйте: Улучшайте ваши модели и рабочие процессы с помощью высокопроизводительных возможностей обучения и инференса Modal.
Варианты использования Modal: AI Infrastructure
- Инференс LLM
- Обучение моделей
- Пакетная обработка
- Выполнение ИИ-агентов
- Мультимодальный ИИ
- Приложения реального времени
- Исследования с ускорением на ГП
