RunPod für LLM- & KI-Modell-Bereitstellung

Die Bereitstellung großer Sprachmodelle und KI-Modelle in der Produktion erfordert spezialisiertes Fachwissen – von der Auswahl der richtigen GPU-Instanzen und Quantisierungsstrategien bis zum Aufbau von Inferenz-Pipelines mit geringer Latenz. Wir unterstützen KI-Unternehmen bei der Bereitstellung von Modellen auf RunPod mit einer optimierten Serving-Infrastruktur, die Kosten, Latenz und Durchsatz für den realen Produktionsverkehr ausgleicht.

• LLM-Serving mit vLLM — Stellen Sie Open-Source-LLMs mit vLLM und PagedAttention für maximalen Durchsatz und minimale Latenz auf RunPod GPUs bereit.
• Triton Inference Server — Richten Sie NVIDIA Triton für Multi-Modell-Serving mit dynamischem Batching, Modell-Ensemble-Pipelines und GPU-Sharing ein.
• Modellquantisierung — Wenden Sie GPTQ-, AWQ- und GGUF-Quantisierung an, um die Modellgröße und die Inferenzkosten ohne signifikante Qualitätsminderung zu reduzieren.
• Benutzerdefinierte Modell-Endpunkte — Erstellen Sie RunPod Serverless-Endpunkte mit benutzerdefinierten Handlern für Ihre spezifischen Modellarchitekturen und Vorverarbeitungsanforderungen.
• Multi-Modell-Architekturen — Entwickeln Sie Systeme, die Anfragen basierend auf Komplexität, Kosten oder Latenzanforderungen an verschiedene Modellvarianten weiterleiten.
• A/B-Tests & Canary Deployments — Implementieren Sie schrittweise Rollout-Strategien für neue Modellversionen mit automatisierter Qualitätsüberwachung.

Wir stellen Modelle mit vLLM, NVIDIA Triton Inference Server und benutzerdefinierten FastAPI-Endpunkten auf RunPod Pods und Serverless GPU bereit. Unser Stack umfasst PyTorch, Hugging Face Transformers, CUDA-Optimierungen und TensorRT für maximale Inferenzleistung. Dies kombinieren wir mit der Auto-Skalierung von RunPod für ein kosteneffizientes Production Serving.

Dieser Service richtet sich an KI-Unternehmen, die LLMs, Diffusionsmodelle oder benutzerdefinierte KI-Modelle einsetzen, die eine produktionsreife Inferenz auf RunPod benötigen. Ob Sie ein feinabgestimmtes Llama-Modell, ein benutzerdefiniertes Vision-Modell oder eine multimodale Pipeline bereitstellen, wir liefern eine optimierte Bereitstellung, die Ihre Latenz- und Durchsatzanforderungen erfüllt.