Múltiples opciones de despliegue
Despliega modelos desde Hugging Face, Git, Docker o la CLI y utiliza el redespliegue automático para mantener los endpoints sincronizados con los cambios en el código.
Inferless
Freemium
Plataforma serverless de inferencia con GPU para desplegar modelos de aprendizaje automático personalizados desde Hugging Face, Git, Docker o la CLI, con escalado automático y facturación por segundo.
¿Qué es Inferless?
Inferless es una plataforma serverless de inferencia con GPU para desplegar modelos de aprendizaje automático personalizados. Está diseñada para llevar un modelo desde un archivo hasta un endpoint en cuestión de minutos y orientada a cargas de trabajo de producción que necesitan inferencia respaldada por GPU sin gestionar directamente la infraestructura.
La plataforma admite despliegues desde Hugging Face, Git, Docker o la CLI, y añade controles operativos como el redespliegue automático, runtimes personalizados, volúmenes con permisos de escritura, monitorización, batching dinámico y configuraciones para endpoints privados. La página de precios muestra facturación por segundo en GPU NVIDIA T4, A10 y A100, con opciones de instancias compartidas y dedicadas.
¿Qué puede hacer Inferless?
Escalado automático serverless con GPU
Escala los endpoints de modelos desde cero hasta cientos de GPU, con un balanceador de carga propio que ajusta la capacidad según la demanda.
Compatibilidad con runtimes personalizados
Personaliza el entorno del contenedor para incluir el software y las dependencias que tu modelo necesita en tiempo de ejecución.
Volúmenes con permisos de escritura
Utiliza volúmenes con permisos de escritura similares a NFS y conexiones simultáneas a varias réplicas para los archivos del modelo y otros datos compartidos.
Batching dinámico
Activa la combinación de solicitudes en el servidor para aumentar el rendimiento en cargas de trabajo que se benefician del batching.
Monitorización y controles de endpoints
Consulta los registros de llamadas y compilaciones, y configura el comportamiento de los endpoints, incluidos el escalado descendente, el tiempo de espera, la concurrencia, las pruebas y los ajustes de webhooks.
Casos de uso
“Serving de modelos en producción”
Despliega inferencia respaldada por GPU para modelos de visión por computadora, NLP, recomendación o computación científica sin gestionar directamente clústeres de GPU.
“Cargas de trabajo con tráfico variable”
Gestiona cargas de trabajo que fluctúan considerablemente escalando los endpoints desde cero hasta cientos de GPU a medida que las solicitudes aumentan o disminuyen.
“Inferencia de alto rendimiento”
Sirve modelos que se benefician de la combinación de solicitudes mediante batching dinámico para mejorar el rendimiento bajo carga.
“Actualizaciones continuas de modelos”
Ejecuta actualizaciones de modelos mediante flujos de redespliegue automatizados para que los cambios en Hugging Face, Git, Docker o los flujos basados en la CLI lleguen al endpoint con menos reimportaciones manuales.
“Despliegues atentos al coste y al aislamiento”
Elige instancias de GPU compartidas o dedicadas según si la prioridad es un coste menor o una asignación de recursos y un aislamiento más uniformes.
Preguntas frecuentes
¿Qué tipos de modelos puedo desplegar en Inferless?
Inferless está diseñado para desplegar modelos de aprendizaje automático basados en GPU. Los ejemplos de la fuente mencionan cargas de trabajo de visión por computadora, NLP, recomendación y computación científica, además de modelos como Llama2 13B, Stable Diffusion ControlNet y Vicuna 7B.
¿Cómo se incorpora un modelo a la plataforma?
La página de inicio indica que puedes desplegar desde Hugging Face, Git, Docker o tu CLI. También admite el redespliegue automático para enviar actualizaciones del modelo sin reimportaciones manuales.
¿Cómo funciona la facturación?
Inferless utiliza facturación por segundo. Los cargos se basan en el tiempo durante el que tu modelo se ejecuta en un estado saludable y en el tipo de máquina que selecciones; la página de precios indica que no hay costes iniciales.
¿Qué latencia puedo esperar?
La página de precios indica que las primeras llamadas pueden tener un arranque en frío de 10–20 segundos, mientras que las llamadas posteriores dependen del tiempo de inferencia. Por tanto, la latencia puede variar según si el modelo ya está activo.
¿Cuál es la diferencia entre las instancias compartidas y las dedicadas?
Inferless indica que las instancias compartidas dividen los recursos de GPU entre varios usuarios para ofrecer una opción de menor coste, mientras que las instancias dedicadas reservan toda la GPU para un usuario y están orientadas a proporcionar un rendimiento más uniforme y aislamiento de datos.
Datos rápidos
- Categoría
- Inferencia serverless con GPU
- Usuarios principales
- Desarrolladores, equipos pequeños, startups y organizaciones grandes
- Entradas de despliegue
- Hugging Face, Git, Docker, CLI
- Opciones de GPU
- NVIDIA T4, A10, A100
- Modelo de facturación
- Pago por segundo
- Sitio web
- inferless.com
Análisis de tráfico de Inferless
Los datos de tráfico son solo como referencia.
- Valoración del dominio
- 33
Alternativas a Inferless
Liner.ai
liner.ai
Liner.ai es una herramienta gratuita de aprendizaje automático sin código para entrenar y desplegar modelos con tus propios datos, de forma local en Windows y Mac.
Gradio
gradio.app
Gradio es una herramienta de Python de código abierto para crear rápidamente demos e interfaces web compartibles en torno a modelos de aprendizaje automático, API o funciones de Python.
OpenRouter
openrouter.ai
API unificada para acceder a cientos de modelos de IA con enrutamiento, respaldo automático, integración compatible con OpenAI, SDK, caché de prompts y controles avanzados para equipos.
Groq
groq.com
Plataforma de inferencia para desarrolladores y equipos que necesitan servir modelos con rapidez y costes predecibles mediante Groq LPU y GroqCloud.
硅基流动 SiliconFlow
siliconflow.cn
Plataforma de IA para APIs de modelos, aceleración de inferencia y despliegue privado
Entry Point AI
entrypointai.com
Plataforma de ajuste fino sin código para entrenar, gestionar, validar y evaluar modelos de lenguaje grandes personalizados con múltiples proveedores.