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Baseten GPU Serving
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AI Tool
Revolutionieren Sie Ihre KI-Inferenz mit Run:ai
Nahtlos orchestrieren Sie GPU-Workloads für Triton und TensorRT in Ihren Clustern.
Visit Run:ai Inference→
BuildServingTriton & TensorRT
1Hochpriorisierte Inferenzarbeitslasten gewährleisten die Reaktionsfähigkeit von kundenorientierten ML-Modellen, selbst bei Nachfrageschwankungen.
2Erleben Sie robustes automatisches Scaling und Live-Rolling-Updates, die einen unterbrechungsfreien Service und eine Ressourcenschonung während der Ruhezeiten ermöglichen.
3Verwalten Sie Ihre Inferenzaufträge mühelos über die Web-Oberfläche, API oder CLI und passen Sie sich den einzigartigen Arbeitsabläufen Ihres Teams an.
overview
Transformieren Sie Ihre Inferenzoperationen
Run:ai Inference ist für Unternehmen mit KI- und ML-Teams konzipiert, die eine zuverlässige, skalierbare und dynamisch verwaltete Orchestrierung von GPU-Workloads suchen. Nutzen Sie eine leistungsstarke Lösung, die Ihre Inferenzjobs priorisiert, um eine nahtlose Leistung zu gewährleisten.
- 1Optimieren Sie Ihre GPU-Clusters für maximale Effizienz.
- 2Priorisieren Sie die Echtzeit-Reaktionsfähigkeit von ML-Modellen.
- 3Unterstützung für die Zusammenarbeit von mehreren Nutzern und Teams.
features
Wesentliche Merkmale
Run:ai Inference ist mit einer Vielzahl von Funktionen ausgestattet, die es zur idealen Wahl für das Management von Inferenz-Workloads machen. Von automatischen Skalierungsfunktionen bis hin zu umfangreichen Überwachungsoptionen – unser Tool ist für maximale Leistung entwickelt.
- 1Konfigurierbare Min-/Max-Replikate für das automatische Skalieren.
- 2Skalierbare Nullunterstützung zur Ressourcenschonung während Leerlaufzeiten.
- 3Live-Rolling-Updates für mühelose Modell-Upgrades.
use cases
Anwendungsfälle
Run:ai Inference bedient eine Vielzahl von Anwendungsfällen für Unternehmen, die in Kubernetes-Umgebungen tätig sind. Unsere Lösung ist maßgeschneidert für diejenigen, die Effizienz und Reaktionsfähigkeit in ihren ML-Betrieb verlangen.
- 1Ideal für Organisationen mit dynamischen Anforderungen an ML-Modelle.
- 2Unterstützt die Einhaltung und Verwaltung mit neuen administrativen Funktionen.
- 3Gewährleistet konsistente Abläufe durch aktualisierte Workload-APIs.
❓
Frequently Asked Questions
+Welche Arten von Workloads unterstützt Run:ai Inference?
Run:ai Inference unterstützt Triton- und TensorRT-Workloads und ermöglicht die Orchestrierung von Hochleistungs-GPU-Aufgaben.
+Wie funktioniert die Autoscaling-Funktion?
Die Autoscaling-Funktion passt die Anzahl der aktiven Replikate automatisch an die Arbeitslastanforderungen an und stellt so eine optimale Ressourcennutzung ohne Serviceunterbrechungen sicher.
+Kann ich Inferenzjobs verwalten, wenn ich lieber die Kommandozeile benutze?
Ja, Run:ai Inference bietet verbesserte CLI-Unterstützung, die es Benutzern ermöglicht, ihre Inferenzjobs über die Befehlszeilenschnittstelle zu verwalten, um so mehr Flexibilität zu erhalten.