설계상 빠른 시작
모델 인식 캐싱 및 사전 빌드된 레이어는 항상 켜진 용량을 강요하지 않고 시작 패널티를 줄입니다.
GPURento를 선택하는 이유
인프라 작업은 줄이고 모델 진행은 늘리세요.
올바른 GPU로 라우팅
가속기 제품군과 지역을 우선시한 다음 풀이 제한될 때 장애 조치하십시오.
모든 요청 관찰
한 보기에서 대기열 지연, 실행 시간, 콜드 스타트, 작업자 상태, 릴리스 및 지출을 추적하십시오.
코드에서 용량까지
프로덕션으로 가는 하나의 깔끔한 경로.
1
소스 연결
모델 템플릿, GitHub 저장소 또는 Docker 이미지를 선택하세요.
2
확장 정책 설정
GPU 우선 순위, 동시성, 작업자 하한 및 상한을 정의합니다.
3
엔드포인트 호출
큐 API, 동기식 경로 또는 OpenAI 호환 인터페이스를 사용하십시오.
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)✓ 구성이 작업공간에 저장되었습니다 · 프로비저닝 상태 표시
포함됨
얇은 래퍼가 아닌 진지한 플랫폼.
모든 워크로드는 동일한 API, ID, 청구 및 관찰 가능성 계층을 얻습니다.
Flex 및 활성 작업자 모드
큐 및 로드 밸런서 엔드포인트
GPU 우선 순위 및 리전 라우팅
모델 캐시 및 영구 스토리지
요청 로그 및 실시간 작업자 상태
버전별 릴리스 및 롤백
웹훅 전달 및 재시도
OpenAI 호환 모델 경로
스케일 투 제로는 어떻게 작동하나요?+
요청이 남아 있지 않고 유휴 창이 만료되면 flex 워커가 종료됩니다. 다음 요청은 호환 가능한 워커를 시작하고 대기열은 작업을 보존합니다.
워커를 웜 상태로 유지할 수 있나요?+
예. 안정적인 트래픽을 위해 최소 워커 수를 설정하거나 예측 가능한 피크를 위해 예약된 용량을 사용하십시오. 정책이 저장되기 전에 비용 추정치가 업데이트됩니다.
GitHub에서 배포할 수 있나요?+
제품 흐름은 GitHub, 컨테이너 레지스트리, 큐레이팅된 모델 템플릿 및 Python 우선 원격 함수 워크플로를 지원합니다.
실패는 어떻게 처리되나요?+
작업은 명확한 대기, 실행 중, 완료, 재시도 및 실패 상태를 노출합니다. 재시도 정책, 시간 초과, 작업 TTL 및 웹훅 동작은 구성 가능합니다.
준비가 되면