Geliştirme Merkezine Geri Dön
Cloud Infrastructure
RunPod GPU Altyapı Kurulumu
Yapay zeka ekipleri için profesyonel RunPod GPU altyapı kurulumu. Üretim iş yükleri için pod'ları, ağı, depolamayı ve dağıtım işlem hatlarını yapılandırıyoruz.
Başlayın200+
Migrations Completed
99.99%
Uptime SLA
50+
Architectures Designed
24/7
Managed Support
Hizmet Kategorisi
RunPod Altyapısı
İdeal İçin
Uygun ağ, depolama, ölçekleme ve dağıtım işlem hatlarına sahip üretim düzeyinde RunPod GPU altyapısına ihtiyaç duyan AI ekipleri.
Zaman Çizelgesi
4 – 12 hafta
RunPod GPU Altyapısı için Neden MicrocosmWorks'ü Seçmelisiniz?
RunPod üzerinde GPU altyapısı kurmak, sadece bir pod çalıştırmaktan daha fazlasını gerektirir. Üretim AI iş yükleri, uygun ağ, kalıcı depolama, otomatik ölçeklendirme, izleme ve CI/CD işlem hatları talep eder. Altyapı mühendislerimiz tüm kurulumu halleder, böylece AI ekibiniz DevOps'a değil, modellere odaklanabilir.
RunPod Altyapı Kurulum Yeteneklerimiz
- Pod Yapılandırması ve Şablonları — Belirli ML framework'leriniz, CUDA versiyonlarınız ve bağımlılıklarınız için optimize edilmiş özel Docker şablonları oluşturun.
- Ağ Mimarisi — Dağıtılmış eğitim için özel uç noktalar, VPN tünelleri ve pod'lar arası iletişim ile güvenli ağ yapılandırın.
- Depolama ve Veri İşlem Hatları — Eğitim veri kümeleri ve model yapıtları için ağ birimleri, model kayıt defterleri ve veri alım işlem hatları kurun.
- Otomatik Ölçeklenen Altyapı — Çıkarım talebine otomatik olarak yanıt veren özel ölçeklendirme politikaları ile RunPod Serverless'ı uygulayın.
- AI Modelleri için CI/CD — Modelleri test eden, paketleyen ve sıfır kesintiyle RunPod'a dağıtan dağıtım işlem hatları oluşturun.
- İzleme ve Gözlemlenebilirlik — Altyapı sağlığı ve performansı için GPU kullanım panoları, maliyet takibi ve uyarı sistemleri dağıtın.
- Güvenlik Sertleştirmesi — Üretim GPU ortamları için erişim kontrolleri, sır yönetimi ve ağ izolasyonu uygulayın.
RunPod'a Özgü Teknoloji Yığını
NVIDIA A100 ve H100 GPU'lara sahip GPU Pod'ları, otomatik ölçeklenen çıkarım için Serverless GPU uç noktaları, kalıcı model depolama için ağ birimleri ve altyapı-kod otomasyonu için RunPod GraphQL API dahil olmak üzere RunPod'un tüm altyapı yeteneklerinden yararlanıyoruz. Tekrarlanabilir dağıtımlar için Docker, Terraform ve GitHub Actions ile entegrasyon sağlıyoruz.
Bu Hizmet Kimler İçin?
Bu hizmet, RunPod üzerinde üretim düzeyinde GPU altyapısına ihtiyaç duyan ancak bunu doğru bir şekilde kuracak DevOps uzmanlığına sahip olmayan AI ekipleri ve şirketleri için tasarlanmıştır. İlk modelinizi dağıtıyor olun veya başka bir GPU bulutundan geçiş yapıyor olun, AI iş yükleriniz için tamamen çalışır durumda bir ortam sunuyoruz.
Sürecimiz
1
Discovery
Audit your AI workloads, GPU requirements, data flows, and performance targets for RunPod deployment.
2
Architecture
Design the complete RunPod infrastructure including pod specs, networking, storage, and scaling policies.
3
Implementation
Build Docker templates, configure pods, set up storage volumes, and deploy CI/CD pipelines on RunPod.
4
Optimization
Benchmark GPU utilization, optimize CUDA configurations, and tune auto-scaling for cost efficiency.
5
Operations
Hand off with documentation, monitoring dashboards, runbooks, and optional managed support.
Teknoloji Yığını
RunPod Platform
RunPod PodsServerless GPUNetwork VolumesGraphQL API
GPU Hardware
A100H100RTX 4090L40S
AI Stack
PyTorchCUDAcuDNNNCCL
DevOps
DockerTerraformGitHub ActionsPrometheus
Hizmet Verdiğimiz Sektörler
AI & Machine LearningHealthcare AIAutonomous VehiclesFintechResearch LabsGaming AI
Üretim RunPod Altyapısını Kurmaya Hazır mısınız?
GPU altyapı mühendislerimizin, AI ekibiniz için aylarca sürmeyen, haftalar içinde üretime hazır bir RunPod ortamı oluşturmasına izin verin.
Sıkça Sorulan Sorular
RunPod GPU altyapı kurulumumuz; pod seçimi ve yapılandırması, özel Docker şablonu oluşturma, veri kümeleri ve kontrol noktaları için kalıcı birim kurulumu, ağ yapılandırması ve GPU kullanımı ve maliyetleri için izleme panolarını kapsar.
MicrocosmWorks, uygun IOPS katmanlarına sahip RunPod Network Volumes'u kurar, GPU boşta kalma süresini en aza indirmek için veri yükleme ardışık düzenlerini yapılandırır ve eğitim işlerinizin çalıştırmalar arasında yeniden yükleme yapmadan çok terabaytlık veri kümelerine verimli bir şekilde erişebilmesi için önbellekleme stratejileri uygular.
Evet, MicrocosmWorks, DeepSpeed, FSDP veya Megatron-LM gibi framework'leri kullanarak, NCCL optimizasyonu ve düzgün düğümler arası iletişim kurulumu dahil olmak üzere, RunPod üzerinde çoklu-GPU pod'ları ve çoklu-düğüm dağıtılmış eğitimi yapılandırır.
RunPod GPU altyapı kurulum hizmetleri, tek bir eğitim pod'u mu yoksa CI/CD işlem hatlarına sahip tam bir multi-node küme mi ihtiyacınız olduğuna bağlı olarak, tipik projelerin 20-60 saat arasında değiştiği, $20-$40/saat olarak sunulmaktadır.
Evet, pod başlatma süresini dakikalardan saniyelere düşüren ve genel eğitim verimliliğini %15-30 artıran, önceden derlenmiş CUDA çekirdekleri, Flash Attention ve çerçeveye özgü optimizasyonlara sahip optimize edilmiş özel Docker şablonları oluşturuyoruz.