Takaisin kehityskeskukseen
Cloud Data & AI
RunPod LLM- ja tekoälymallien käyttöönottoon
Ota LLM:t ja tekoälymallit käyttöön RunPodissa optimoiduilla päättelyputkilla. Määritämme vLLM:n, Tritonin ja mukautetut palveluratkaisut tuotantotason tekoälyä varten.
Aloita75+
구축된 데이터 파이프라인
45%
평균 비용 절감
10PB+
처리된 데이터
99.5%
모델 정확도
Palvelukategoria
RunPod tekoälyn käyttöönotto
Ihanteellinen
Tekoäly-yrityksille, jotka ottavat käyttöön LLM:iä, diffuusiomalleja tai mukautettuja tekoälymalleja RunPodissa ja tarvitsevat optimoituja päättelyputkia.
Aikataulu
4 – 12 viikkoa
Miksi valita MicrocosmWorks LLM-käyttöönottoon RunPodissa?
Suurten kielimallien ja tekoälymallien käyttöönotto tuotannossa vaatii erikoisosaamista – oikeiden GPU-instanssien ja kvantisointistrategioiden valinnasta matalan viiveen päättelyputkien rakentamiseen. Autamme tekoäly-yrityksiä ottamaan malleja käyttöön RunPodissa optimoidulla palveluinfrastruktuurilla, joka tasapainottaa kustannukset, viiveen ja läpimenon todellisessa tuotantoliikenteessä.
RunPod LLM-käyttöönottomahdollisuutemme
- LLM-palvelu vLLM:n avulla — Ota avoimen lähdekoodin LLM:t käyttöön vLLM:n ja PagedAttentionin avulla maksimaalisen läpimenon ja minimaalisen viiveen saavuttamiseksi RunPod GPU:illa.
- Triton Inference Server — Määritä NVIDIA Triton usean mallin palveluun dynaamisen eräajon, malli-ensemble-putkien ja GPU:n jakamisen avulla.
- Mallin kvantisointi — Käytä GPTQ-, AWQ- ja GGUF-kvantisointia mallin koon ja päättelykustannusten pienentämiseksi ilman merkittävää laadun heikkenemistä.
- Mukautetut mallien päätepisteet — Rakenna RunPod Serverless -päätepisteitä mukautetuilla käsittelijöillä malliarkkitehtuurejasi ja esikäsittelytarpeitasi varten.
- Usean mallin arkkitehtuurit — Suunnittele järjestelmiä, jotka reitittävät pyyntöjä eri mallivaihtoehtoihin monimutkaisuuden, kustannusten tai viivevaatimusten perusteella.
- A/B-testaus ja Canary-käytöt — Toteuta asteittaisia käyttöönottoja uusille malliversioille automaattisella laadunvalvonnalla.
RunPod-spesifinen teknologiastäkki
Otamme malleja käyttöön vLLM:n, NVIDIA Triton Inference Serverin ja mukautettujen FastAPI-päätepisteiden avulla RunPod Podsissa ja Serverless GPU:ssa. Teknologiastäkkiimme kuuluvat PyTorch, Hugging Face Transformers, CUDA-optimoinnit ja TensorRT maksimaalisen päättelysuorituskyvyn saavuttamiseksi. Yhdistämme tämän RunPodin automaattiseen skaalaukseen kustannustehokkaaseen tuotantopalveluun.
Kenelle tämä on tarkoitettu
Tämä palvelu on tarkoitettu tekoäly-yrityksille, jotka ottavat käyttöön LLM:iä, diffuusiomalleja tai mukautettuja tekoälymalleja ja tarvitsevat tuotantotason päättelyä RunPodissa. Palvelitpa sitten hienosäädettyä Llama-mallia, mukautettua visionmallia tai monimodaalista putkea, toimitamme optimoidun käyttöönoton, joka vastaa viive- ja läpimenoaikavaatimuksiasi.
Prosessimme
1
탐색
모델 아키텍처, 추론 요구사항, 지연 시간 목표 및 트래픽 패턴을 분석합니다.
2
아키텍처 설계
GPU 선택, 양자화 전략 및 스케일링 구성을 포함한 서빙 인프라를 설계합니다.
3
구현
vLLM 또는 Triton을 사용하여 모델을 배포하고, 맞춤형 엔드포인트를 구축하며, RunPod Serverless를 구성합니다.
4
최적화
지연 시간 및 처리량을 벤치마킹하고, Flash Attention 및 배치 전략과 같은 최적화를 적용합니다.
5
운영
모델 버전 관리, A/B 테스트 파이프라인, 모니터링 및 자동 스케일링 정책을 설정합니다.
Teknologiapino
Model Serving
vLLMTritonTensorRTFastAPI
AI Frameworks
PyTorchHugging FaceCUDAONNX
RunPod Platform
RunPod PodsServerless GPUCustom HandlersNetwork Volumes
Optimization
GPTQAWQFlash AttentionKV Cache
Toimialat, joita palvelemme
AI 및 머신러닝SaaS 제품헬스케어 AI리갈 테크콘텐츠 생성대화형 AI
Oletko valmis ottamaan tekoälymallisi käyttöön RunPodissa?
Hanki asiantuntija-apua LLM:iesi ja tekoälymalliesi käyttöönottoon RunPodissa optimoidun palveluinfrastruktuurin avulla, joka on rakennettu tuotantomittakaavaan.
Usein kysytyt kysymykset
Kyllä, MicrocosmWorks ottaa käyttöön avoimen lähdekoodin LLM-malleja, mukaan lukien Llama 3:n, Mistralin, Mixtralin, Qwenin ja muita malleja, RunPodissa käyttäen optimoituja päättelypalvelimia, kuten vLLM:ää, TGI:tä tai TensorRT-LLM:ää, maksimaalisen suorituskyvyn ja alhaisimman viiveen saavuttamiseksi.
7B-13B-parametrimalleille suosittelemme tyypillisesti A40- tai RTX 4090 -podeja. Yli 70B-malleille konfiguroimme A100 80GB- tai H100-podeja tensor parallelismilla, ja kustannusherkkiin kuormiin asetamme käyttöön kvantisoidut mallit alemman tason GPU:illa.
MicrocosmWorks veloittaa 25-50 dollaria/tunti LLM-käyttöönoton konsultoinnista ja pystytyksestä RunPodissa, mikä sisältää päätelmäpalvelimen optimoinnin, API-päätepisteen konfiguroinnin, kuormitustestauksen ja dokumentoinnin. Useimmat käyttöönotot valmistuvat 20-40 tunnin kuluessa.
Kyllä, määritämme OpenAI-yhteensopivat API-päätepisteet käyttäen vLLM:ää tai vastaavia palvelimia RunPod Serverlessissä, mahdollistaen OpenAI API -kutsujen suoran korvaamisen omalla isännöidyllä mallillasi, mukaan lukien suoratoisto-, funktionkutsu- ja keskustelun viimeistelyformaatit.
Ehdottomasti. MicrocosmWorks ottaa käyttöön hienosäädettyjä LoRA-adaptereita ja täysin yhdistettyjä mukautettuja malleja RunPodissa, ja integroi ne RAG-putkistoihin käyttäen vektoritietokantoja kuten Qdrant tai Weaviate kontekstilla rikastettuun generointiin omilla tiedoillasi.