Rýchle štarty dizajnom
Modelovo uvedomelé cache a predpripravené vrstvy znižujú penalizáciu štartu bez vynútenia vždy zapnutej kapacity.
Serverless GPU
Inferencia, ktorá škáluje s požiadavkou, nie s odhadom.
Premeňte kontajner alebo repozitár na produkčný endpoint s inteligentným smerovaním GPU, teplými fondmi, vstavanými frontami a ekonomikou scale-to-zero.
Transparentná základná línia
$0 nečinný
flex pracovníci sa škálujú na nulu medzi požiadavkami
<250 ms
Cieľový cold start
0→500
Pracovníci
P98
Zobrazenia latencie
4
Nasadiť zdroje
Regióny EÚ, šifrované úložisko a možnosti izolácie siete
Prečo GPURento
Menej infraštruktúrnej práce. Viac pokroku modelu.
Smerujte na správne GPU
Uprednostnite rodiny akcelerátorov a regióny, potom prejdite na záložné, keď je fond obmedzený.
Sledujte každú požiadavku
Sledujte oneskorenie frontu, čas vykonania, cold starty, zdravie pracovníkov, vydania a výdavky z jedného pohľadu.
Od kódu ku kapacite
Jedna čistá cesta do produkcie.
1
Pripojiť zdroj
Vyberte modelovú šablónu, GitHub repozitár alebo Docker obraz.
2
Nastaviť politiku škálovania
Definujte priority GPU, súbežnosť, spodnú a hornú hranicu pracovníkov.
3
Zavolajte svoj endpoint
Použite frontové API, synchronnú trasu alebo rozhranie kompatibilné s 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)✓ Konfigurácia uložená do pracovného priestoru · stav zabezpečenia viditeľný
Zahrnuté
Seriózna platforma, nie tenký obal.
Každé pracovné zaťaženie dostane rovnakú vrstvu API, identity, fakturácie a pozorovateľnosti.
Režimy Flex a aktívnych pracovníkov
Endpointy front a load balancer
Priorita GPU a regionálne smerovanie
Modelová cache a trvalé úložisko
Logy požiadaviek a živé stavy workerov
Verzované vydania a rollback
Doručovanie a opakovania webhooku
Trasy modelov kompatibilné s OpenAI
Ako funguje scale-to-zero?+
Keď nezostanú žiadne požiadavky a okno nečinnosti vyprší, flex pracovníci sa vypnú. Ďalšia požiadavka spustí kompatibilného pracovníka a front zachová úlohu.
Môžem udržiavať workerov teplých?+
Áno. Nastavte minimálny počet pracovníkov pre stabilnú prevádzku alebo použite plánovanú kapacitu pre predvídateľné špičky. Odhad nákladov sa aktualizuje pred uložením politiky.
Môžem nasadzovať z GitHubu?+
Produktový tok podporuje GitHub, registre kontajnerov, kurátorské šablóny modelov a Python-first pracovný postup vzdialených funkcií.
Ako sa spracúvajú zlyhania?+
Úlohy vystavujú jasné stavy vo fronte, bežiace, dokončené, opakované a zlyhané. Politika opakovania, časový limit, TTL úlohy a webhook správanie zostávajú konfigurovateľné.
Pripravené, keď budete