Kembali ke Hub Pengembangan
Cloud Data & AI
RunPod untuk Penerapan Model LLM & AI
Terapkan LLM dan model AI di RunPod dengan pipeline inferensi yang dioptimalkan. Kami menyiapkan vLLM, Triton, dan solusi penyajian kustom untuk AI tingkat produksi.
Mulai10+
Pipeline Data Dibangun
45%
Penghematan Biaya Rata-rata
1TB+
Data Diproses
99.5%
Akurasi Model
Kategori Layanan
RunPod AI Deployment
Ideal Untuk
Perusahaan AI yang menerapkan LLM, model difusi, atau model AI kustom di RunPod yang memerlukan pipeline inferensi yang dioptimalkan.
Jangka Waktu
4 – 12 minggu
Mengapa Memilih MicrocosmWorks untuk Penerapan LLM di RunPod?
Menerapkan model bahasa besar dan model AI dalam produksi memerlukan keahlian khusus — mulai dari memilih instance GPU yang tepat dan strategi kuantisasi hingga membangun pipeline inferensi dengan 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.
Kemampuan Penerapan LLM RunPod Kami
- Penyajian LLM dengan vLLM — Terapkan LLM sumber terbuka menggunakan vLLM dengan PagedAttention untuk throughput maksimum dan latensi minimal pada GPU RunPod.
- Triton Inference Server — Siapkan NVIDIA Triton untuk penyajian multi-model dengan batching dinamis, pipeline model ensemble, dan berbagi GPU.
- Kuantisasi Model — Terapkan kuantisasi GPTQ, AWQ, dan GGUF untuk mengurangi ukuran model dan biaya inferensi tanpa degradasi kualitas yang signifikan.
- Endpoint Model Kustom — Bangun endpoint Serverless RunPod dengan handler kustom untuk arsitektur model spesifik dan kebutuhan prapemrosesan Anda.
- Arsitektur Multi-Model — Rancang sistem yang mengarahkan permintaan ke varian model berbeda berdasarkan kompleksitas, biaya, atau persyaratan latensi.
- Pengujian A/B & Penerapan Canary — Terapkan strategi peluncuran bertahap untuk versi model baru dengan pemantauan kualitas otomatis.
Tumpukan Teknologi Khusus RunPod
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, optimisasi CUDA, dan TensorRT untuk kinerja inferensi maksimum. Kami menggabungkannya dengan auto-scaling RunPod untuk penyajian produksi yang hemat biaya.
Untuk Siapa Ini
Layanan ini ditujukan untuk perusahaan AI yang menerapkan LLM, model difusi, atau model AI kustom yang memerlukan inferensi tingkat produksi di RunPod. Apakah Anda menyajikan model Llama yang telah disesuaikan, model visi kustom, atau pipeline multi-modal, kami menyediakan penerapan yang dioptimalkan yang memenuhi persyaratan latensi dan throughput Anda.
Proses Kami
1
Penemuan
Analisis arsitektur model Anda, persyaratan inferensi, target latensi, dan pola lalu lintas.
2
Arsitektur
Rancang infrastruktur penyajian dengan pemilihan GPU, strategi kuantisasi, dan konfigurasi skala.
3
Implementasi
Terapkan model dengan vLLM atau Triton, bangun endpoint kustom, dan konfigurasikan RunPod Serverless.
4
Optimisasi
Benchmark latensi dan throughput, terapkan optimisasi seperti Flash Attention dan strategi batching.
5
Operasi
Siapkan versi model, pipeline pengujian A/B, pemantauan, dan kebijakan skala otomatis.
Tumpukan Teknologi
Penyajian Model
vLLMTritonTensorRTFastAPI
Kerangka AI
PyTorchHugging FaceCUDAONNX
Platform RunPod
RunPod PodsServerless GPUHandler KustomNetwork Volumes
Optimisasi
GPTQAWQFlash AttentionKV Cache
Industri yang Kami Layani
AI & Machine LearningProduk SaaSAI KesehatanLegal TechPembuatan KontenAI Percakapan
Siap Menerapkan Model AI Anda di RunPod?
Dapatkan bantuan ahli untuk menerapkan LLM dan model AI Anda di RunPod dengan infrastruktur penyajian yang dioptimalkan untuk skala produksi.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Ya, MicrocosmWorks mendeploy LLM open-source termasuk Llama 3, Mistral, Mixtral, Qwen, dan model lainnya di RunPod menggunakan server inferensi yang dioptimalkan seperti vLLM, TGI, atau TensorRT-LLM untuk throughput maksimum dan latensi terendah.
Untuk model parameter 7B-13B, kami biasanya merekomendasikan pod A40 atau RTX 4090. Untuk model 70B+, kami mengonfigurasi pod A100 80GB atau H100 dengan tensor parallelism, dan untuk beban kerja yang sensitif biaya, kami menyiapkan model terkuantisasi pada GPU tingkat bawah.
MicrocosmWorks mengenakan biaya $25-$50/jam untuk konsultasi dan pengaturan deployment LLM di RunPod, yang meliputi optimasi server inferensi, konfigurasi endpoint API, pengujian beban, dan dokumentasi. Sebagian besar deployment diselesaikan dalam waktu 20-40 jam.
Ya, kami mengonfigurasi titik akhir API yang kompatibel dengan OpenAI menggunakan vLLM atau server serupa di RunPod Serverless, memungkinkan penggantian langsung (drop-in replacement) panggilan API OpenAI dengan model yang Anda host sendiri, termasuk format streaming, function calling, dan chat completion.
Tentu saja. MicrocosmWorks menerapkan adapter LoRA yang fine-tuned dan model kustom yang sepenuhnya digabungkan di RunPod, serta mengintegrasikannya dengan pipeline RAG menggunakan basis data vektor seperti Qdrant atau Weaviate untuk generasi yang diperkaya konteks dengan data kepemilikan Anda.