Kembali ke Pusat Pembangunan
Cloud Data & AI
RunPod untuk Penempatan Model LLM & AI
Tempatkan LLM dan model AI di RunPod dengan saluran inferens yang dioptimumkan. Kami menyediakan vLLM, Triton, dan penyelesaian penyediaan tersuai untuk AI gred pengeluaran.
Mula75+
Saluran Data Dibina
45%
Penjimatan Kos Purata
10PB+
Data Diproses
99.5%
Ketepatan Model
Kategori Perkhidmatan
Penempatan AI RunPod
Sesuai Untuk
Syarikat AI yang menempatkan LLM, model penyebaran, atau model AI tersuai di RunPod yang memerlukan saluran inferens yang dioptimumkan.
Garis Masa
4 – 12 minggu
Mengapa Memilih MicrocosmWorks untuk Penempatan LLM di RunPod?
Menempatkan model bahasa besar dan model AI dalam pengeluaran memerlukan kepakaran khusus — daripada memilih instans GPU yang betul dan strategi kuantisasi kepada membina saluran inferens latensi rendah. Kami membantu syarikat AI menempatkan model di RunPod dengan infrastruktur penyediaan yang dioptimumkan yang mengimbangi kos, latensi, dan daya pemprosesan untuk trafik pengeluaran dunia nyata.
Keupayaan Penempatan LLM RunPod Kami
- Penyediaan LLM dengan vLLM — Tempatkan LLM sumber terbuka menggunakan vLLM dengan PagedAttention untuk daya pemprosesan maksimum dan latensi minimum pada GPU RunPod.
- Triton Inference Server — Sediakan NVIDIA Triton untuk penyediaan berbilang model dengan pengumpulan kelompok dinamik, saluran ensemble model, dan perkongsian GPU.
- Kuantisasi Model — Gunakan kuantisasi GPTQ, AWQ, dan GGUF untuk mengurangkan saiz model dan kos inferens tanpa degradasi kualiti yang ketara.
- Titik Akhir Model Tersuai — Bina titik akhir RunPod Serverless dengan pengendali tersuai untuk seni bina model dan keperluan pra-pemprosesan khusus anda.
- Seni Bina Berbilang Model — Reka bentuk sistem yang menghalakan permintaan kepada varian model yang berbeza berdasarkan keperluan kerumitan, kos, atau latensi.
- Ujian A/B & Penempatan Canary — Laksanakan strategi pengeluaran beransur-ansur untuk versi model baharu dengan pemantauan kualiti automatik.
Tindanan Teknologi Spesifik RunPod
Kami menempatkan model menggunakan vLLM, NVIDIA Triton Inference Server, dan titik akhir FastAPI tersuai pada RunPod Pods dan Serverless GPU. Tindanan kami termasuk PyTorch, Hugging Face Transformers, pengoptimuman CUDA, dan TensorRT untuk prestasi inferens maksimum. Kami menggandingkannya dengan penskalaan automatik RunPod untuk penyediaan pengeluaran yang cekap kos.
Untuk Siapa Ini
Perkhidmatan ini adalah untuk syarikat AI yang menempatkan LLM, model penyebaran, atau model AI tersuai yang memerlukan inferens gred pengeluaran di RunPod. Sama ada anda menyediakan model Llama yang ditala halus, model penglihatan tersuai, atau saluran berbilang modal, kami menyediakan penempatan yang dioptimumkan yang memenuhi keperluan latensi dan daya pemprosesan anda.
Proses Kami
1
Penerokaan
Menganalisis seni bina model, keperluan inferens, sasaran latensi, dan corak trafik.
2
Reka Bentuk Seni Bina
Merekabentuk infrastruktur penyediaan, termasuk pemilihan GPU, strategi kuantisasi, dan konfigurasi penskalaan.
3
Pelaksanaan
Menempatkan model menggunakan vLLM atau Triton, membina titik akhir tersuai, dan mengkonfigurasi RunPod Serverless.
4
Pengoptimuman
Menanda aras latensi dan daya pemprosesan, dan menerapkan pengoptimuman seperti Flash Attention dan strategi pengumpulan kelompok.
5
Operasi
Menyediakan pengurusan versi model, saluran ujian A/B, pemantauan, dan polisi penskalaan automatik.
Tumpukan Teknologi
Penyediaan Model
vLLMTritonTensorRTFastAPI
Rangka Kerja AI
PyTorchHugging FaceCUDAONNX
Platform RunPod
RunPod PodsServerless GPUCustom HandlersNetwork Volumes
Pengoptimuman
GPTQAWQFlash AttentionKV Cache
Industri yang Kami Layani
AI dan Pembelajaran MesinProduk SaaSAI Penjagaan KesihatanTeknologi Undang-undangPenjanaan KandunganAI Perbualan
Bersedia untuk Menempatkan Model AI Anda di RunPod?
Dapatkan bantuan pakar untuk menempatkan LLM dan model AI anda di RunPod dengan infrastruktur penyediaan yang dioptimumkan yang dibina untuk skala pengeluaran.
Soalan Lazim
Ya, MicrocosmWorks menggunakan LLM sumber terbuka termasuk Llama 3, Mistral, Mixtral, Qwen, dan model lain di RunPod menggunakan pelayan inferens yang dioptimumkan seperti vLLM, TGI, atau TensorRT-LLM untuk daya pemprosesan maksimum dan kependaman terendah.
Untuk model parameter 7B-13B, kami biasanya mengesyorkan pod A40 atau RTX 4090. Untuk model 70B+, kami mengkonfigurasi pod A100 80GB atau H100 dengan tensor parallelism, dan untuk beban kerja yang sensitif kos, kami menyediakan model terkuantisasi pada GPU peringkat rendah.
MicrocosmWorks mengenakan caj $25-$50 sejam untuk perundingan dan persediaan penerapan LLM di RunPod, yang merangkumi pengoptimuman pelayan inferens, konfigurasi titik akhir API, ujian beban, dan dokumentasi. Kebanyakan penerapan disiapkan dalam masa 20-40 jam.
Ya, kami mengkonfigurasi titik akhir API serasi OpenAI menggunakan vLLM atau pelayan serupa pada RunPod Serverless, membolehkan penggantian terus panggilan API OpenAI dengan model anda yang dihoskan sendiri, termasuk penstriman, pemanggilan fungsi, dan format pelengkapan sembang.
Sudah tentu. MicrocosmWorks menggunakan penyesuai LoRA yang ditala halus (fine-tuned) dan model tersuai (custom) yang digabungkan sepenuhnya pada RunPod, dan mengintegrasikannya dengan saluran paip RAG menggunakan pangkalan data vektor seperti Qdrant atau Weaviate untuk penjanaan yang diperkukuh konteks dengan data proprietari anda.