Rychlé starty díky designu
Cache s vědomím modelu a předpřipravené vrstvy snižují penalizaci při spuštění bez vynucení trvalé kapacity.
Serverless GPU
Inference, která se škáluje s požadavkem, ne s odhadem.
Proměňte kontejner nebo úložiště na produkční koncový bod s chytrým směrováním GPU, teplými fondy, vestavěnými frontami a ekonomikou škálování na nulu.
Transparentní základní linie
$0 nečinnost
flex workery škálují na nulu mezi požadavky
<250 ms
Cílová doba studeného startu
0→500
Pracovníci
P98
Pohledy na latenci
4
Nasadit zdroje
Regiony EU, šifrované úložiště a možnosti izolace sítě
Proč GPURento
Méně práce s infrastrukturou. Více pokroku modelu.
Směrujte na správné GPU
Upřednostněte rodiny akcelerátorů a regiony, poté přejděte na záložní, když je fond omezen.
Sledujte každý požadavek
Sledujte zpoždění fronty, dobu provádění, studené starty, zdraví pracovníků, vydání a výdaje z jednoho pohledu.
Od kódu ke kapacitě
Jedna čistá cesta do produkce.
1
Připojit zdroj
Vyberte modelovou šablonu, GitHub repozitář nebo Docker image.
2
Nastavit pravidla škálování
Definujte priority GPU, souběžnost, minimum a maximum workerů.
3
Zavolejte svůj endpoint
Použijte frontové API, synchronní trasu nebo rozhraní kompatibilní s OpenAI.
deploy.py
from gpurento import serverless
@serverless.endpoint(
gpu=["L40S", "A100-80GB"],
min_workers=0,
max_workers=24,
concurrency=8,
)
def generate(prompt: str):
return model(prompt)✓ Konfigurace uložena do pracovního prostoru · stav zajištění je viditelný
Zahrnuto
Seriózní platforma, ne tenký obal.
Každá zátěž dostane stejnou vrstvu API, identity, fakturace a pozorovatelnosti.
Flex a aktivní režimy workerů
Endpointy fronty a load balanceru
Priorita GPU a regionální směrování
Cache modelu a trvalé úložiště
Logy požadavků a živé stavy workerů
Verzované vydání a vrácení zpět
Doručení webhooku a opakování
Trasy modelů kompatibilní s OpenAI
Jak funguje scale-to-zero?+
Když nezůstanou žádné požadavky a vyprší doba nečinnosti, flex workers se vypnou. Další požadavek spustí kompatibilního workera a fronta zachová úlohu.
Mohu udržovat workery v teple?+
Ano. Nastavte minimální počet workerů pro stabilní provoz nebo použijte plánovanou kapacitu pro předvídatelné špičky. Odhad nákladů se aktualizuje před uložením zásady.
Mohu nasazovat z GitHubu?+
Produktový tok podporuje GitHub, registry kontejnerů, kurátorské šablony modelů a pracovní postup vzdálených funkcí zaměřený na Python.
Jak jsou řešeny chyby?+
Úlohy zobrazují jasné stavy: ve frontě, běžící, dokončené, opakované a neúspěšné. Zásady opakování, časový limit, TTL úlohy a chování webhooku zůstávají konfigurovatelné.
Připraveno, až budete