Snelle starts door ontwerp
Modelbewuste caching en vooraf gebouwde lagen verminderen de opstartstraf zonder altijd-aan capaciteit te forceren.
Serverless GPU
Inferentie die schaalt met het verzoek, niet met de gok.
Zet een container of repository om in een productie-endpoint met slimme GPU-routing, warme pools, ingebouwde wachtrijen en scale-to-zero-economie.
Transparante basislijn
$0 bij inactiviteit
flex-workers schalen naar nul tussen verzoeken
<250 ms
Doel cold start
0→500
Workers
P98
Latentieweergaven
4
Bronnen implementeren
EU-regio's, versleutelde opslag en netwerkisolatie-opties
Waarom GPURento
Minder infrastructuurwerk. Meer modelvooruitgang.
Route naar de juiste GPU
Prioriteer acceleratorfamilies en regio's en fail-over wanneer een pool beperkt is.
Observeer elk verzoek
Volg wachtrijvertraging, uitvoeringstijd, cold starts, workerstatus, releases en uitgaven vanuit één weergave.
Van code naar capaciteit
Eén schone weg naar productie.
1
Bron verbinden
Kies een modelsjabloon, GitHub-repository of Docker-image.
2
Schaalbeleid instellen
Definieer GPU-prioriteiten, gelijktijdigheid, worker-minimum en -maximum.
3
Roep uw endpoint aan
Gebruik een wachtrij-API, synchrone route of OpenAI-compatibele interface.
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)✓ Configuratie opgeslagen in de werkruimte · provisioningstatus zichtbaar
Inbegrepen
Een serieus platform, geen dunne wrapper.
Elke workload krijgt dezelfde API, identiteit, facturering en observeerbaarheidslaag.
Flex- en actieve workermodi
Queue- en load-balancer-endpoints
GPU-prioriteit en regionale routering
Modelcache en persistente opslag
Verzoeklogs en live worker-statussen
Versiebeheerde releases en rollback
Webhook-levering en -pogingen
OpenAI-compatibele modelroutes
Hoe werkt scale-to-zero?+
Wanneer er geen verzoeken meer zijn en het inactieve venster verloopt, worden flex-workers afgesloten. Het volgende verzoek start een compatibele worker en de wachtrij behoudt de taak.
Kan ik workers warm houden?+
Ja. Stel een minimum aantal workers in voor stabiel verkeer of gebruik geplande capaciteit voor voorspelbare pieken. De kostenraming wordt bijgewerkt voordat het beleid wordt opgeslagen.
Kan ik vanuit GitHub implementeren?+
De productworkflow ondersteunt GitHub, containerregistries, samengestelde modelsjablonen en een Python-first remote function-workflow.
Hoe worden fouten afgehandeld?+
Jobs tonen duidelijke statussen: in wachtrij, actief, voltooid, opnieuw geprobeerd en mislukt. Retry-beleid, timeout, job-TTL en webhook-gedrag blijven configureerbaar.
Klaar wanneer jij dat bent