RunPod לפריסת מודלי LLM ו-AI

פריסת מודלי שפה גדולים ומודלי AI בייצור דורשת מומחיות מיוחדת — מבחירת מופעי GPU ואסטרטגיות קוונטיזציה נכונים ועד לבניית צינורות הסקה בעלי שיהוי נמוך. אנו עוזרים לחברות AI לפרוס מודלים ב-RunPod עם תשתית שרת אופטימלית המאזנת עלות, שיהוי ותפוקה עבור תעבורת ייצור אמיתית.

• שרת LLM עם vLLM — פרוס מודלי LLM בקוד פתוח באמצעות vLLM עם PagedAttention לתפוקה מרבית ושיהוי מינימלי על גבי GPUs של RunPod.
• שרת הסקה Triton — הגדר את NVIDIA Triton עבור שרת מרובה מודלים עם אצוות דינמית, צינורות הרכבת מודלים ושיתוף GPU.
• קוונטיזציית מודלים — החל קוונטיזציה מסוג GPTQ, AWQ, ו-GGUF כדי להקטין את גודל המודל ועלות ההסקה ללא ירידה משמעותית באיכות.
• נקודות קצה (Endpoints) מותאמות אישית למודלים — בנה נקודות קצה RunPod Serverless עם מטפלים (handlers) מותאמים אישית עבור ארכיטקטורות המודל הספציפיות שלך וצרכי עיבוד מקדים.
• ארכיטקטורות מרובות מודלים — תכנן מערכות המנתבות בקשות לגרסאות מודל שונות בהתבסס על דרישות מורכבות, עלות או שיהוי.
• בדיקות A/B ופריסות קנרית (Canary Deployments) — יישם אסטרטגיות פריסה הדרגתית (rollout) עבור גרסאות מודל חדשות עם ניטור איכות אוטומטי.

אנו פורסים מודלים באמצעות vLLM, NVIDIA Triton Inference Server, ונקודות קצה FastAPI מותאמות אישית על גבי RunPod Pods ו-Serverless GPU. המחסנית שלנו כוללת PyTorch, Hugging Face Transformers, אופטימיזציות CUDA, ו-TensorRT לביצועי הסקה מרביים. אנו משלבים זאת עם יכולות האוטו-סקיילינג של RunPod עבור שרת ייצור חסכוני.

שירות זה מיועד לחברות AI הפורסות LLMs, מודלי דיפוזיה, או מודלי AI מותאמים אישית הזקוקים להסקה ברמת ייצור על RunPod. בין אם אתה משרת מודל Llama מכוונן היטב, מודל ראייה מותאם אישית, או צינור רב-מודאלי, אנו מספקים פריסה אופטימלית העונה על דרישות השיהוי והתפוקה שלך.