Porniri rapide prin design
Cache-ul conștient de model și straturile preconstruite reduc penalizarea de pornire fără a forța capacitate mereu activă.
GPU fără server
Inferență care scalează cu cererea, nu cu ghicitul.
Transformați un container sau un depozit într-un endpoint de producție cu rutare inteligentă GPU, pool-uri calde, cozi încorporate și economii scale-to-zero.
Linie de bază transparentă
$0 inactiv
workerii flex scalează la zero între cereri
<250 ms
Pornire la rece țintă
0→500
Workeri
P98
Vizualizări de latență
4
Implementează sursele
Regiuni UE, stocare criptată și opțiuni de izolare a rețelei
De ce GPURento
Mai puțină muncă de infrastructură. Mai mult progres al modelului.
Rutează către GPU-ul potrivit
Prioritizează familiile de acceleratoare și regiunile, apoi comută pe failover când un pool este constrâns.
Observă fiecare cerere
Urmăriți întârzierea în coadă, timpul de execuție, pornirile la rece, sănătatea workerilor, versiunile și cheltuielile dintr-o singură vedere.
De la cod la capacitate
O singură cale curată către producție.
1
Conectează sursa
Alegeți un șablon de model, un repository GitHub sau o imagine Docker.
2
Setați politica de scalare
Definește prioritățile GPU, concurența, minimul și maximul de workeri.
3
Apelați endpoint-ul dvs.
Utilizați o API de coadă, o rută sincronă sau o interfață compatibilă 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)✓ Configurare salvată în spațiul de lucru · starea de provisioning vizibilă
Inclus
O platformă serioasă, nu un wrapper subțire.
Fiecare sarcină primește același API, identitate, facturare și strat de observabilitate.
Moduri flex și worker activ
Endpoint-uri coadă și load-balancer
Prioritate GPU și rutare regională
Cache de model și stocare persistentă
Jurnalele cererilor și stările live ale workerilor
Versiuni și reveniri
Livrare și reîncercări webhook
Rute de modele compatibile OpenAI
Cum funcționează scale-to-zero?+
Când nu mai rămân cereri și fereastra de inactivitate expiră, workerii flex se opresc. Următoarea cerere pornește un worker compatibil, iar coada păstrează jobul.
Pot să țin workerii calzi?+
Da. Setați un număr minim de lucrători pentru trafic constant sau utilizați capacitate programată pentru vârfuri previzibile. Estimarea costului se actualizează înainte de salvarea politicii.
Pot face implementarea din GitHub?+
Fluxul de produs suportă GitHub, registre de containere, șabloane de modele curatoriate și un flux de lucru de funcții remote cu prioritate Python.
Cum sunt gestionate eșecurile?+
Joburile expun stări clare de așteptare, rulare, finalizare, reîncercare și eșec. Politica de reîncercare, timeout, TTL-ul jobului și comportamentul webhook rămân configurabile.
Gata când ești tu