Retour au Hub de développement
Cloud Data & AI
RunPod pour le Déploiement de Modèles LLM & AI
Déployez des LLMs et des modèles AI sur RunPod avec des pipelines d'inférence optimisés. Nous configurons vLLM, Triton et des solutions de service personnalisées pour une AI de qualité production.
Commencer75+
Pipelines de données construits
45%
Réduction moyenne des coûts
10PB+
Données traitées
99.5%
Précision du modèle
Catégorie de service
DĂ©ploiement AI sur RunPod
Idéal pour
Entreprises d'AI déployant des LLMs, des modèles de diffusion ou des modèles AI personnalisés sur RunPod nécessitant des pipelines d'inférence optimisés.
Chronologie
4 Ă 12 semaines
Pourquoi Choisir MicrocosmWorks pour le DĂ©ploiement de LLM sur RunPod ?
Le déploiement de grands modèles linguistiques et de modèles AI en production exige une expertise spécialisée — du choix des bonnes instances GPU et des stratégies de quantification à la construction de pipelines d'inférence à faible latence. Nous aidons les entreprises d'AI à déployer des modèles sur RunPod avec une infrastructure de service optimisée qui équilibre le coût, la latence et le débit pour le trafic de production réel.
Nos Capacités de Déploiement de LLM sur RunPod
- Service de LLM avec vLLM — Déployez des LLMs open-source en utilisant vLLM avec PagedAttention pour un débit maximal et une latence minimale sur les GPU RunPod.
- Serveur d'Inférence Triton — Configurez NVIDIA Triton pour le service multi-modèles avec le batching dynamique, les pipelines d'ensemble de modèles et le partage de GPU.
- Quantification de Modèles — Appliquez la quantification GPTQ, AWQ et GGUF pour réduire la taille du modèle et le coût d'inférence sans dégradation significative de la qualité.
- Endpoints de Modèles Personnalisés — Créez des endpoints RunPod Serverless avec des handlers personnalisés pour vos architectures de modèles spécifiques et vos besoins de pré-traitement.
- Architectures Multi-Modèles — Concevez des systèmes qui acheminent les requêtes vers différentes variantes de modèles en fonction des exigences de complexité, de coût ou de latence.
- Tests A/B et Déploiements Canary — Mettez en œuvre des stratégies de déploiement progressif pour les nouvelles versions de modèles avec une surveillance automatisée de la qualité.
Pile Technologique Spécifique à RunPod
Nous déployons des modèles en utilisant vLLM, NVIDIA Triton Inference Server et des endpoints FastAPI personnalisés sur RunPod Pods et Serverless GPU. Notre pile inclut PyTorch, Hugging Face Transformers, les optimisations CUDA et TensorRT pour des performances d'inférence maximales. Nous associons cela à l'auto-scaling de RunPod pour un service de production rentable.
Ă€ Qui S'adresse Ce Service
Ce service s'adresse aux entreprises d'AI qui déploient des LLMs, des modèles de diffusion ou des modèles AI personnalisés nécessitant une inférence de qualité production sur RunPod. Que vous serviez un modèle Llama affiné, un modèle de vision personnalisé ou un pipeline multi-modal, nous offrons un déploiement optimisé qui répond à vos exigences de latence et de débit.
Notre processus
1
Exploration
Analyse de l'architecture du modèle, des exigences d'inférence, des objectifs de latence et des modèles de trafic.
2
Conception de l'Architecture
Conception de l'infrastructure de service, y compris la sélection du GPU, les stratégies de quantification et la configuration de la mise à l'échelle.
3
Implémentation
Déploiement du modèle à l'aide de vLLM ou Triton, construction d'endpoints personnalisés et configuration de RunPod Serverless.
4
Optimisation
Benchmarking de la latence et du débit, application d'optimisations telles que Flash Attention et les stratégies de batching.
5
Opérations
Mise en place de la gestion des versions de modèles, des pipelines de tests A/B, de la surveillance et des politiques d'auto-scaling.
Pile technologique
Model Serving
vLLMTritonTensorRTFastAPI
AI Frameworks
PyTorchHugging FaceCUDAONNX
RunPod Platform
RunPod PodsServerless GPUCustom HandlersNetwork Volumes
Optimization
GPTQAWQFlash AttentionKV Cache
Industries que nous servons
AI et Apprentissage AutomatiqueProduits SaaSAI dans la SantéLegalTechGénération de ContenuAI Conversationnelle
Prêt à Déployer Vos Modèles AI sur RunPod ?
Obtenez l'aide d'experts pour déployer vos LLMs et modèles AI sur RunPod avec une infrastructure de service optimisée, conçue pour l'échelle de production.
Questions fréquemment posées
Oui, MicrocosmWorks déploie des LLM open-source, y compris Llama 3, Mistral, Mixtral, Qwen, et d'autres modèles sur RunPod en utilisant des serveurs d'inférence optimisés comme vLLM, TGI, ou TensorRT-LLM pour un débit maximal et une latence minimale.
Pour les modèles à paramètres 7B-13B, nous recommandons généralement des pods A40 ou RTX 4090. Pour les modèles 70B+, nous configurons des pods A100 80GB ou H100 avec le tensor parallelism, et pour les charges de travail sensibles aux coûts, nous mettons en place des modèles quantifiés sur des GPU de niveau inférieur.
MicrocosmWorks facture 25 à 50 $ de l'heure pour le conseil et la configuration de déploiement de LLM sur RunPod, ce qui inclut l'optimisation du serveur d'inférence, la configuration des points de terminaison API, les tests de charge et la documentation. La plupart des déploiements sont réalisés en 20 à 40 heures.
Oui, nous configurons des points de terminaison API compatibles OpenAI en utilisant vLLM ou des serveurs similaires sur RunPod Serverless, permettant le remplacement direct des appels API OpenAI par votre modèle auto-hébergé, y compris les formats de streaming, de function calling et de complétion de chat.
Absolument. MicrocosmWorks déploie des adaptateurs LoRA affinés et des modèles personnalisés entièrement fusionnés sur RunPod, et les intègre avec des pipelines RAG en utilisant des bases de données vectorielles comme Qdrant ou Weaviate pour une génération augmentée de contexte avec vos données propriétaires.