Schnelle Starts by design
Modellbewusstes Caching und vorgefertigte Schichten reduzieren den Start-Overhead, ohne Always-on-Kapazität zu erzwingen.
Serverlose GPU
Inferenz, die mit der Anfrage skaliert, nicht mit der Vermutung.
Verwandeln Sie einen Container oder ein Repository in einen Produktionsendpunkt mit intelligentem GPU-Routing, Warm-Pools, integrierten Warteschlangen und Scale-to-Zero-Ökonomie.
Transparente Baseline
$0 im Leerlauf
Flex-Worker skalieren zwischen Anfragen auf null
<250 ms
Ziel-Kaltstart
0→500
Worker
P98
Latenzansichten
4
Quellen bereitstellen
EU-Regionen, verschlüsselter Speicher und Netzwerkisolationsoptionen
Warum GPURento
Weniger Infrastrukturarbeit. Mehr Modellfortschritt.
Zur richtigen GPU routen
Beschleunigerfamilien und Regionen priorisieren, dann bei Pool-Engpass ausweichen.
Jede Anfrage beobachten
Verfolgen Sie Warteschlangenverzögerung, Ausführungszeit, Kaltstarts, Worker-Gesundheit, Releases und Ausgaben aus einer Ansicht.
Vom Code zur Kapazität
Ein sauberer Weg in die Produktion.
1
Quelle verbinden
Wählen Sie eine Modellvorlage, ein GitHub-Repository oder ein Docker-Image.
2
Skalierungsrichtlinie festlegen
Definieren Sie GPU-Prioritäten, Parallelität, Worker-Unter- und -Obergrenze.
3
Rufen Sie Ihren Endpunkt auf
Verwenden Sie eine Warteschlangen-API, eine synchrone Route oder eine OpenAI-kompatible Schnittstelle.
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)✓ Konfiguration im Arbeitsbereich gespeichert · Bereitstellungsstatus sichtbar
Enthalten
Eine ernsthafte Plattform, kein dünner Wrapper.
Jeder Workload erhält dieselbe API-, Identitäts-, Abrechnungs- und Beobachtbarkeitsebene.
Flex- und aktive Workermodi
Warteschlangen- und Lastausgleichs-Endpunkte
GPU-Priorität und regionales Routing
Modell-Cache und persistenter Speicher
Anfragelogs und Live-Worker-Zustände
Versionierte Releases und Rollback
Webhook-Zustellung und Wiederholungen
OpenAI-kompatible Modellrouten
Wie funktioniert Scale-to-Zero?+
Wenn keine Anfragen mehr vorhanden sind und das Leerlauffenster abläuft, werden Flex-Worker heruntergefahren. Die nächste Anfrage startet einen kompatiblen Worker und die Warteschlange bewahrt den Job.
Kann ich Worker warm halten?+
Ja. Legen Sie eine Mindestanzahl von Workern für stabilen Datenverkehr fest oder verwenden Sie geplante Kapazität für vorhersehbare Spitzen. Die Kostenschätzung wird aktualisiert, bevor die Richtlinie gespeichert wird.
Kann ich von GitHub aus bereitstellen?+
Der Produktablauf unterstützt GitHub, Container-Registries, kuratierte Modellvorlagen und einen Python-First-Remote-Funktions-Workflow.
Wie werden Fehler behandelt?+
Jobs zeigen klare Warteschlangen-, Lauf-, abgeschlossene, wiederholte und fehlgeschlagene Zustände. Wiederholungsrichtlinie, Timeout, Job-TTL und Webhook-Verhalten bleiben konfigurierbar.
Bereit, wenn Sie es sind