Perfilado de cargas de trabajo
Identifica cuellos de botella en la planificación, la decodificación, los kernels, el uso de memoria y la adecuación del hardware a partir del patrón de tráfico real de la carga de trabajo.
Wafer
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Wafer perfila el tráfico de tu aplicación y ajusta cómo se sirven los modelos abiertos para adaptarse a tus necesidades de latencia o rendimiento. Los equipos también pueden configurar endpoints de inferencia dedicados.
¿Qué es Wafer?
Wafer ofrece inferencia para modelos abiertos y optimiza la forma en que se sirven. Su agente de optimización perfila una carga de trabajo, compara configuraciones del modelo, el motor de serving, los kernels y el hardware, y sigue midiendo el tráfico de producción a medida que cambian las condiciones.
Para despliegues dedicados, los equipos proporcionan el modelo, el patrón de solicitudes y los objetivos de nivel de servicio para que Wafer cree y ajuste un endpoint a sus necesidades. Los usuarios individuales pueden acceder al servicio mediante Wafer Pass; los límites de cuenta y uso difieren de los planes dedicados o empresariales.
¿Qué puede hacer Wafer?
Búsqueda de configuraciones
Compara configuraciones de batching, decodificación, cuantización, motor, kernel y hardware según el resultado de latencia o rendimiento que necesitas.
Optimización de kernels y motores
Wafer describe la generación de operaciones fusionadas y kernels específicos para el hardware, además del ajuste de parámetros del motor de serving, como la planificación y la caché KV, para la carga de trabajo.
Endpoints de inferencia dedicados
Crea un endpoint en torno a un modelo seleccionado, una combinación real de solicitudes y objetivos de nivel de servicio, con perfilado continuo a medida que cambian el tráfico, los modelos y el hardware.
Casos de uso
“Aplicaciones sensibles a la latencia”
Evalúa un endpoint con el tráfico y los requisitos de latencia reales de una aplicación, en lugar de basarte únicamente en una prueba de rendimiento genérica.
“Simplificación de la infraestructura de inferencia”
Comprueba si unas respuestas más rápidas del modelo pueden reducir soluciones alternativas en la aplicación, como el prefetching. Wafer presenta la eliminación de la capa de prefetching de Brilliant como ejemplo de cliente.
“Serving de modelos específico para el hardware”
Perfila y ajusta un modelo en la pila de aceleradores de destino. Wafer presenta su trabajo de despliegue de Kimi 2.5 con DigitalOcean en AMD como ejemplo, no como garantía universal del rendimiento del modelo.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa inferencia continua?
Wafer utiliza este término para describir el perfilado del comportamiento de una carga de trabajo y el ajuste repetido de la configuración de serving. El proceso descrito prueba configuraciones candidatas y sigue midiendo el tráfico de producción tras el despliegue.
¿Puede un equipo compartir una cuenta de Wafer Pass?
No. Wafer Pass es para una sola persona; prohíbe compartir cuentas o claves API y agrupar suscripciones, y permite hasta tres solicitudes de inferencia en curso por cuenta. Los equipos y las organizaciones deben contratar un plan dedicado o empresarial.
¿Cómo funciona la facturación de Wafer Pass?
Las suscripciones semanales, mensuales y anuales se renuevan automáticamente, salvo que se cancelen antes de la renovación. La cancelación detiene las renovaciones futuras, pero el acceso continúa hasta que termine el periodo pagado. Por lo general, las tarifas no son reembolsables, incluida la cuota sin usar; los modelos incluidos, las cuotas y las tarifas por exceso dependen de la suscripción.
¿Quién es propietario de los prompts y las salidas del modelo?
Los usuarios conservan la propiedad de los prompts y las respuestas generadas. Las condiciones de Wafer le conceden una licencia limitada para procesarlos con el fin de operar, proteger y facturar el servicio. El uso de las salidas también debe cumplir la licencia propia del modelo utilizado; no se garantiza que sean precisas.
¿Los resultados de rendimiento de los clientes son garantías?
No. Los resultados comunicados corresponden a cargas de trabajo y despliegues concretos. Las condiciones de Wafer no garantizan una velocidad específica, disponibilidad ininterrumpida ni salidas del modelo sin errores.
Datos rápidos
- Tipo de producto
- Plataforma de inferencia para modelos abiertos
- Usuarios
- Desarrolladores individuales y equipos de despliegue
- Alcance del despliegue
- Wafer Pass y planes dedicados o empresariales
- Sitio web
- wafer.ai
Análisis de tráfico de Wafer
Los datos de tráfico son solo como referencia.
- Valoración del dominio
- 57
Alternativas a Wafer
APIMart
apimart.ai
Plataforma unificada de API de IA para acceder a múltiples modelos con una sola clave, solicitudes compatibles con OpenAI y facturación transparente de pago por uso.
Aiberm
aiberm.com
Plataforma unificada de API de IA para desarrolladores, con acceso a múltiples modelos mediante un solo endpoint, integración compatible con OpenAI y facturación de pago por uso.