RunPod untuk Penerapan Model LLM & AI

Menerapkan model bahasa besar dan model AI dalam produksi membutuhkan keahlian khusus — mulai dari memilih instans GPU dan strategi kuantisasi yang tepat hingga membangun pipeline inferensi latensi rendah. Kami membantu perusahaan AI menerapkan model di RunPod dengan infrastruktur penyajian yang dioptimalkan yang menyeimbangkan biaya, latensi, dan throughput untuk lalu lintas produksi dunia nyata.

• Penyajian LLM dengan vLLM — Menerapkan LLM open-source menggunakan vLLM dengan PagedAttention untuk throughput maksimum dan latensi minimal pada GPU RunPod.
• Triton Inference Server — Menyiapkan NVIDIA Triton untuk penyajian multi-model dengan dynamic batching, pipeline model ensemble, dan pembagian GPU.
• Kuantisasi Model — Menerapkan kuantisasi GPTQ, AWQ, dan GGUF untuk mengurangi ukuran model dan biaya inferensi tanpa degradasi kualitas yang signifikan.
• Endpoint Model Kustom — Membangun endpoint RunPod Serverless dengan handler kustom untuk arsitektur model spesifik Anda dan kebutuhan pra-pemrosesan.
• Arsitektur Multi-Model — Merancang sistem yang merutekan permintaan ke berbagai varian model berdasarkan kompleksitas, biaya, atau persyaratan latensi.
• Pengujian A/B & Penerapan Canary — Menerapkan strategi peluncuran bertahap untuk versi model baru dengan pemantauan kualitas otomatis.

Kami menerapkan model menggunakan vLLM, NVIDIA Triton Inference Server, dan endpoint FastAPI kustom pada RunPod Pods dan Serverless GPU. Tumpukan kami mencakup PyTorch, Hugging Face Transformers, optimasi CUDA, dan TensorRT untuk kinerja inferensi maksimum. Kami memadukannya dengan auto-scaling RunPod untuk penyajian produksi yang hemat biaya.

Layanan ini untuk perusahaan AI yang menerapkan LLM, model difusi, atau model AI kustom yang membutuhkan inferensi kelas produksi di RunPod. Baik Anda menyajikan model Llama yang telah disetel halus, model visi kustom, atau pipeline multi-modal, kami menyediakan penerapan yang dioptimalkan yang memenuhi persyaratan latensi dan throughput Anda.