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AI Tool
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von On-Demand-GPU-Inferenz
Setzen Sie benutzerdefinierte Open-Source-Modelle mühelos mit Modal Serverless GPU ein.
Beschleunigen Sie Ihre Modelleinsätze ohne Infrastrukturmanagement.Erleben Sie blitzschnelle Kaltstartzeiten mit unseren neuen GPU-Speichersnapshots.Wählen Sie aus einer breiten Palette der neuesten NVIDIA-GPUs, die auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind.
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DeploySelf-hostedOn-prem
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overview
Was ist ein Modal Serverless GPU?
Modal Serverless GPU ist ein bedarfsgestützter GPU-Inferenz-Runner, der für Entwickler entwickelt wurde, die eine nahtlose Bereitstellung maßgeschneiderter Open-Source-Modelle suchen. Mit unserer benutzerfreundlichen Oberfläche und leistungsstarken Performance können Sie sich auf die Entwicklung leistungsstarker KI-Anwendungen konzentrieren, ohne sich um das Management der Infrastruktur kümmern zu müssen.
- Mühelose Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
- Ideal für KI-Entwickler und ML-Teams.
- Optimierter Workflow mit Python-nativer Infrastrukturdeklaration.
features
Hauptmerkmale
Modal bietet eine Reihe leistungsstarker Funktionen, die den Prozess des Modellservings und des Trainings vereinfachen. Von automatischer Skalierung bis hin zu einer vielfältigen Auswahl an GPUs ist jeder Aspekt darauf ausgelegt, Ihre Produktivität zu steigern.
- GPU-Speichersnapshots für schnellere Kaltstartzeiten.
- Umfassende Auswahl an NVIDIA GPUs, über Python-Code konfigurierbar.
- Automatische Bereitstellung und Skalierung von GPU-Containern.
use_cases
Anwendungsfälle
Modal ist für eine Vielzahl von Anwendungsfällen konzipiert und somit ein unverzichtbares Werkzeug für die moderne KI-Entwicklung. Egal, ob Sie Echtzeitverarbeitung, Batch-Inferenz oder Modellanpassung benötigen, Modal bietet unvergleichliche Effizienz und Skalierbarkeit.
- Echtzeit-Modellbereitstellung für dynamische Anwendungen.
- Batchverarbeitung für große Datensätze.
- Flexible Feinabstimmung von KI-Modellen.
Frequently Asked Questions
Welche Arten von GPU-Modellen unterstützt Modal?
Modal unterstützt die neuesten NVIDIA-GPUs, darunter B200, H200, H100, A100, L4, T4, L40S und A10. Sie können direkt in Ihrem Python-Code die optimale GPU für Ihre Anforderungen ganz einfach auswählen.
Wie geht Modal mit Skalierung und Ressourcenmanagement um?
Modal verwaltet automatisch die Skalierung und Bereitstellung von Ressourcen, indem es GPU-Container ausschaltet, wenn sie untätig sind. Dadurch entfällt die Notwendigkeit für eine manuelle Verwaltung, sodass Sie sich auf die Entwicklung Ihrer KI-Lösungen konzentrieren können.
Gibt es bestimmte Programmierkenntnisse, die erforderlich sind, um Modal zu verwenden?
Modal wurde mit Entwicklern im Hinterkopf konzipiert, insbesondere mit solchen, die mit Python vertraut sind. Sie können Ihre Infrastruktur mühelos deklarieren und Deployments mithilfe von Python-Code verwalten, was es für KI-Ingenieure und ML-Teams zugänglich macht.