Szybkie starty z założenia
Buforowanie świadome modelu i wstępnie zbudowane warstwy zmniejszają karę uruchamiania bez wymuszania zawsze włączonej wydajności.
GPU serverless
Inferencja, która skaluje się z zapytaniem, a nie zgadywaniem.
Zamień kontener lub repozytorium w produkcyjny punkt końcowy z inteligentnym routingiem GPU, ciepłymi pulami, wbudowanymi kolejkami i ekonomią scale-to-zero.
Przejrzysta linia bazowa
$0 bezczynności
elastyczni workerzy skalują się do zera między żądaniami
<250 ms
Docelowy zimny start
0→500
Pracownicy
P98
Widoki opóźnienia
4
Wdróż źródła
Regiony UE, szyfrowana pamięć masowa i opcje izolacji sieci
Dlaczego GPURento
Mniej pracy infrastrukturalnej. Więcej postępu modelu.
Kieruj do właściwego GPU
Priorytetyzuj rodziny akceleratorów i regiony, a następnie przełącz się na zapasowe, gdy pula jest ograniczona.
Obserwuj każde żądanie
Śledź opóźnienia w kolejce, czas wykonania, zimne starty, zdrowie pracowników, wydania i wydatki z jednego widoku.
Od kodu do pojemności
Jedna czysta ścieżka do produkcji.
1
Połącz źródło
Wybierz szablon modelu, repozytorium GitHub lub obraz Docker.
2
Ustaw politykę skalowania
Zdefiniuj priorytety GPU, współbieżność, minimalną i maksymalną liczbę workerów.
3
Wywołaj swój endpoint
Użyj API kolejki, trasy synchronicznej lub interfejsu zgodnego z 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)✓ Konfiguracja zapisana w obszarze roboczym · widoczny stan udostępniania
Uwzględnione
Poważna platforma, nie cienka otoczka.
Każde obciążenie otrzymuje ten sam interfejs API, tożsamość, rozliczenia i warstwę obserwowalności.
Tryby elastyczne i aktywnych workerów
Punkty końcowe kolejki i równoważenia obciążenia
Priorytet GPU i routing regionalny
Pamięć podręczna modelu i trwała pamięć
Logi żądań i stany pracowników na żywo
Wersjonowane wydania i wycofywanie
Dostarczanie webhooków i ponowienia
Trasy modeli zgodne z OpenAI
Jak działa scale-to-zero?+
Gdy nie ma żądań i okno bezczynności wygaśnie, pracownicy flex wyłączają się. Następne żądanie uruchamia zgodnego pracownika, a kolejka zachowuje zadanie.
Czy mogę utrzymać pracowników w cieple?+
Tak. Ustaw minimalną liczbę pracowników dla stałego ruchu lub użyj zaplanowanej pojemności dla przewidywalnych szczytów. Szacunek kosztów aktualizuje się przed zapisaniem polityki.
Czy mogę wdrażać z GitHuba?+
Przepływ produktu obsługuje GitHub, rejestry kontenerów, wyselekcjonowane szablony modeli i przepływ zdalnych funkcji z pierwszeństwem Pythona.
Jak obsługiwane są awarie?+
Zadania ujawniają jasne stany: w kolejce, uruchomione, ukończone, ponowione i nieudane. Zasady ponawiania, limit czasu, TTL zadania i zachowanie webhook pozostają konfigurowalne.
Gotowy, gdy ty jesteś