Observabilidad de modelos basada en una pasarela
Enruta el tráfico de LLM mediante un único punto de integración para capturar solicitudes, trazas, latencia, costes y comportamiento de los proveedores sin cambiar la pila de modelos subyacente.
Inference.net
Freemium
Infraestructura para ejecutar, supervisar, evaluar, entrenar y desplegar cargas de trabajo de IA en producción.
¿Qué es Inference.net?
Inference.net es una plataforma de infraestructura de IA para equipos que operan cargas de trabajo de modelos en producción. Su oferta combina el despliegue de modelos, la observabilidad de LLM, el rastreo, la evaluación continua y flujos de trabajo especializados de ajuste fino. Los equipos pueden enrutar el tráfico mediante una pasarela de LLM, inspeccionar solicitudes y ejecuciones de agentes, comparar el comportamiento de los modelos y desplegar modelos del catálogo o modelos entrenados para su carga de trabajo.
La plataforma está diseñada para conectar los datos de producción con la mejora de modelos. Observe captura la telemetría de las llamadas a modelos entre proveedores, mientras que Trace registra detalles de la ejecución de agentes, como prompts, llamadas a herramientas, pasos del framework, salidas, metadatos y errores. Evaluate convierte los trazos de producción en conjuntos de datos de evaluación y puntúa el comportamiento según estándares seleccionados. Los flujos de entrenamiento pueden utilizar trazos observados y fallos de evaluación para crear datos listos para el entrenamiento, validar variantes frente a líneas base y volver a entrenar a medida que cambian los requisitos del producto.
Inference.net también ofrece alojamiento de modelos para producción con infraestructura dedicada, portabilidad de los pesos de los modelos, cambios de modelo controlados y un objetivo declarado de disponibilidad del 99,99 %. Los precios incluyen un nivel gratuito de pago por uso con créditos mensuales incluidos, un plan Growth y opciones Enterprise con contratos personalizados e infraestructura dedicada.
¿Qué puede hacer Inference.net?
Rastreo y análisis de agentes
Captura llamadas a LLM, llamadas a herramientas, pasos del framework y spans personalizados como trazas de OpenTelemetry. Las vistas de Trace conservan entradas y salidas, historial de mensajes, datos de herramientas, metadatos del modelo, estructura del agente y errores.
Búsqueda y supervisión en producción
Busca eventos de producción e investiga la latencia, la fiabilidad, el uso, las señales de calidad, la deriva, las anomalías y los modos de fallo mediante atributos de traza, modelo, usuario o personalizados.
Evaluación continua
Convierte las trazas de producción en conjuntos de datos de evaluación, puntúa modelos con comprobaciones automatizadas, métricas específicas de tareas o revisión humana, y compara nuevas variantes con el comportamiento de referencia antes de promoverlas.
Flujos de ajuste fino y reentrenamiento
Pasa de las trazas observadas y los fallos de evaluación a muestras listas para el entrenamiento; después, ajusta los modelos para objetivos de dominio, tarea, calidad, coste o latencia, y vuelve a entrenarlos con nuevos datos de producción.
Despliegue de modelos en producción
Despliega modelos del catálogo o modelos personalizados en una infraestructura destinada a cargas de trabajo sostenidas, con compatibilidad para entornos de nube pública, nube privada o híbridos, y control sobre los cambios de modelo.
Casos de uso
“Depuración de agentes de varios pasos”
Los equipos de ingeniería pueden inspeccionar una ejecución completa, incluidos los spans del framework, los argumentos y resultados de las herramientas, los metadatos del modelo y las excepciones; después, pueden usar el análisis de Halo para identificar modos de fallo recurrentes y vincular las correcciones propuestas a los ID de traza.
“Comparación de proveedores y rutas de modelos”
Los equipos que ejecutan modelos de OpenAI, Anthropic, fuentes de código abierto o Inference.net pueden usar la pasarela para comparar el rendimiento de los proveedores, atribuir el gasto por ruta o flujo de trabajo e identificar oportunidades para cambiar de modelo sin reconstruir su canalización.
“Mejora de modelos a partir de tráfico real”
Los equipos de producto y ML pueden convertir trazas de producción representativas y fallos de evaluación en conjuntos de datos, probar variantes candidatas frente al comportamiento existente y establecer un ciclo de mejora basado en cargas de trabajo de usuarios reales.
“Operación de modelos personalizados en producción”
Los equipos con modelos especializados o ajustados pueden desplegarlos en infraestructura dedicada, conservar el control sobre cuándo cambian los modelos y mantener los pesos portátiles entre los entornos de despliegue compatibles.
Preguntas frecuentes
¿Cómo se añade observabilidad a un canal de modelos existente?
Para supervisar solicitudes independientemente del proveedor, los equipos pueden enrutar el tráfico de LLM mediante la pasarela de Inference.net. La pasarela se conecta con los proveedores posteriores y captura las solicitudes en un panel unificado; el sitio indica que la configuración puede comenzar en unos cinco minutos. Los modelos desplegados en Inference.net se observan automáticamente sin un SDK adicional.
¿Qué captura Trace?
Trace captura llamadas a LLM, llamadas a herramientas, pasos del framework y spans personalizados como trazas de OpenTelemetry. La información registrada puede incluir entradas y salidas, mensajes ordenados de usuario/sistema/asistente/herramienta, argumentos y resultados de llamadas a herramientas, metadatos del modelo y de tokens, estructura del agente o grafo, y errores o excepciones.
¿Pueden los equipos utilizar sus propios frameworks de agentes?
La página de Trace enumera compatibilidad con OpenAI, Anthropic, LangChain, LangGraph, Vercel AI SDK, OpenAI Agents, LiveKit Agents, Claude Agent SDK y Pydantic AI, e indica que se están añadiendo frameworks adicionales. El sitio también describe una CLI asistida por IA que puede instrumentar un código base y permite a los usuarios revisar los cambios antes de aplicarlos.
¿Cómo encajan la evaluación y el entrenamiento en el flujo de trabajo?
Las trazas de producción pueden convertirse en conjuntos de datos de evaluación y puntuarse mediante puntuación automatizada, comprobaciones específicas de tareas o revisión humana. Después, los resultados de la evaluación y las trazas observadas pueden alimentar muestras listas para el entrenamiento, el ajuste fino de modelos, la validación frente a una línea base y el reentrenamiento posterior a medida que evoluciona el producto.
¿Qué planes están disponibles?
La página de precios enumera un plan gratuito Pay as you go, un plan Growth de 250 USD al mes y planes Enterprise disponibles a través del equipo de ventas. Los límites y créditos incluidos varían según el plan, mientras que Enterprise puede incluir contratos personalizados, infraestructura dedicada, límites de despliegue y asistencia directa.
Datos rápidos
- Categoría
- Infraestructura de IA y plataforma para desarrolladores
- Usuarios principales
- Equipos de ingeniería, producto y ML nativos de IA
- Flujo de trabajo principal
- Observar el tráfico de producción, evaluar el comportamiento de los modelos, entrenar mejoras y desplegar modelos
- Formato de rastreo
- Trazas y spans de OpenTelemetry
- Entornos de despliegue
- Nube pública, nube privada o entornos híbridos
- Modelo de precios
- Nivel gratuito de pago por uso, suscripción Growth y planes Enterprise personalizados
Análisis de tráfico de Inference.net
Los datos de tráfico son solo como referencia.
- Valoración del dominio
- 60
Alternativas a Inference.net
SambaNova
sambanova.ai
Plataforma de inferencia de IA para ejecutar modelos abiertos de gran tamaño y cargas de trabajo con agentes, en la nube o en infraestructura propia.
ComfyICU
comfy.icu
Plataforma en la nube gestionada para ejecutar, compartir y desplegar flujos de trabajo de ComfyUI, con GPU sin servidor, espacios de trabajo para equipos y API REST, sin gestionar infraestructura de GPU.
Hyperbolic
hyperbolic.xyz
Nube abierta de GPU e IA para implementar capacidad H100, H200, B200 y otras GPU bajo demanda, con opciones para experimentar, entrenar, ajustar, inferir y ejecutar cargas de producción.
Runpod
runpod.io
Infraestructura en la nube con GPU para que los equipos de IA desarrollen y ajusten modelos, ejecuten inferencias con escalado automático y procesen cargas de trabajo por lotes.
Nebius AI Cloud
nebius.com
Nebius AI Cloud es una plataforma en la nube diseñada específicamente para desarrollar, entrenar y ofrecer cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Hyperstack
www.hyperstack.cloud
Plataforma de GPU en la nube para ejecutar cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, con entrenamiento, inferencia, análisis de datos y desarrollo de modelos.