Geliştirme Merkezine Geri Dön
Cloud Data & AI
LLM ve Yapay Zeka Modeli Dağıtımı için RunPod
LLM'leri ve yapay zeka modellerini RunPod üzerinde optimize edilmiş çıkarım boru hatları ile dağıtın. Üretim düzeyinde yapay zeka için vLLM, Triton ve özel sunum çözümleri kuruyoruz.
Başlayın75+
구축된 데이터 파이프라인
45%
평균 비용 절감
10PB+
처리된 데이터
99.5%
모델 정확도
Hizmet Kategorisi
RunPod Yapay Zeka Dağıtımı
İdeal İçin
RunPod üzerinde LLM'ler, difüzyon modelleri veya özel yapay zeka modelleri dağıtan ve optimize edilmiş çıkarım boru hatlarına ihtiyaç duyan yapay zeka şirketleri.
Zaman Çizelgesi
4 – 12 weeks
RunPod Üzerinde LLM Dağıtımı İçin Neden MicrocosmWorks'ü Seçmelisiniz?
Büyük dil modellerini ve yapay zeka modellerini üretimde dağıtmak, doğru GPU örneklerini ve niceleme stratejilerini seçmekten düşük gecikmeli çıkarım boru hatları oluşturmaya kadar özel uzmanlık gerektirir. Yapay zeka şirketlerine, gerçek dünya üretim trafiği için maliyet, gecikme süresi ve iş hacmini dengeleyen optimize edilmiş sunum altyapısı ile modelleri RunPod üzerinde dağıtmalarında yardımcı oluyoruz.
RunPod LLM Dağıtım Yeteneklerimiz
- vLLM ile LLM Sunumu — RunPod GPU'larında maksimum iş hacmi ve minimum gecikme süresi için PagedAttention özellikli vLLM kullanarak açık kaynak LLM'leri dağıtın.
- Triton Çıkarım Sunucusu — Dinamik toplu işleme, model topluluk boru hatları ve GPU paylaşımı ile çoklu model sunumu için NVIDIA Triton'u kurun.
- Model Niceleme — Önemli kalite düşüşü olmaksızın model boyutunu ve çıkarım maliyetini azaltmak için GPTQ, AWQ ve GGUF nicelemesi uygulayın.
- Özel Model Uç Noktaları — Belirli model mimarileriniz ve ön işleme ihtiyaçlarınız için özel işleyicilere sahip RunPod Serverless uç noktaları oluşturun.
- Çoklu Model Mimarileri — Karmaşıklık, maliyet veya gecikme süresi gereksinimlerine göre istekleri farklı model varyantlarına yönlendiren sistemler tasarlayın.
- A/B Testi ve Kanarya Dağıtımları — Otomatik kalite izleme ile yeni model sürümleri için aşamalı dağıtım stratejileri uygulayın.
RunPod'a Özgü Teknoloji Yığını
Modelleri RunPod Pods ve Serverless GPU üzerinde vLLM, NVIDIA Triton Inference Server ve özel FastAPI uç noktaları kullanarak dağıtıyoruz. Yığınımız, maksimum çıkarım performansı için PyTorch, Hugging Face Transformers, CUDA optimizasyonları ve TensorRT'yi içerir. Bunu, maliyet-etkin üretim sunumu için RunPod'un otomatik ölçeklendirmesi ile birleştiriyoruz.
Kimin İçin
Bu hizmet, RunPod üzerinde üretim düzeyinde çıkarım gerektiren LLM'ler, difüzyon modelleri veya özel yapay zeka modelleri dağıtan yapay zeka şirketleri içindir. İster ince ayarlı bir Llama modeli, ister özel bir görüntü işleme modeli, ister çok modlu bir boru hattı sunuyor olun, gecikme süresi ve iş hacmi gereksinimlerinizi karşılayan optimize edilmiş dağıtım sağlıyoruz.
Sürecimiz
1
탐색
모델 아키텍처, 추론 요구사항, 지연 시간 목표 및 트래픽 패턴을 분석합니다.
2
아키텍처 설계
GPU 선택, 양자화 전략 및 스케일링 구성을 포함한 서빙 인프라를 설계합니다.
3
구현
vLLM 또는 Triton을 사용하여 모델을 배포하고, 맞춤형 엔드포인트를 구축하며, RunPod Serverless를 구성합니다.
4
최적화
지연 시간 및 처리량을 벤치마킹하고, Flash Attention 및 배치 전략과 같은 최적화를 적용합니다.
5
운영
모델 버전 관리, A/B 테스트 파이프라인, 모니터링 및 자동 스케일링 정책을 설정합니다.
Teknoloji Yığını
Model Sunumu
vLLMTritonTensorRTFastAPI
Yapay Zeka Çerçeveleri
PyTorchHugging FaceCUDAONNX
RunPod Platformu
RunPod PodsServerless GPUÖzel İşleyicilerAğ Birimleri
Optimizasyon
GPTQAWQFlash AttentionKV Cache
Hizmet Verdiğimiz Sektörler
AI 및 머신러닝SaaS 제품헬스케어 AI리갈 테크콘텐츠 생성대화형 AI
Yapay Zeka Modellerinizi RunPod Üzerinde Dağıtmaya Hazır mısınız?
Üretim ölçeği için inşa edilmiş optimize edilmiş sunum altyapısı ile LLM'lerinizi ve yapay zeka modellerinizi RunPod üzerinde dağıtmak için uzman yardımı alın.
Sıkça Sorulan Sorular
Evet, MicrocosmWorks; Llama 3, Mistral, Mixtral, Qwen ve diğer modeller dahil açık kaynaklı LLM'leri, maksimum verim ve en düşük gecikme süresi için vLLM, TGI veya TensorRT-LLM gibi optimize edilmiş çıkarım sunucularını kullanarak RunPod üzerinde dağıtır.
7B-13B parametreli modeller için genellikle A40 veya RTX 4090 pod'larını öneriyoruz. 70B+ modeller için tensor parallelism ile A100 80GB veya H100 pod'larını yapılandırıyoruz ve maliyet hassasiyetli iş yükleri için alt kademe GPU'lar üzerinde quantized modeller kuruyoruz.
MicrocosmWorks, RunPod üzerinde LLM dağıtım danışmanlığı ve kurulumu için saatlik 25-50 ABD doları ücret alır. Bu ücrete çıkarım sunucusu optimizasyonu, API uç noktası yapılandırması, yük testi ve dokümantasyon dahildir. Çoğu dağıtım 20-40 saat içinde tamamlanır.
Evet, RunPod Serverless üzerinde vLLM veya benzer sunucular kullanarak OpenAI uyumlu API uç noktalarını yapılandırıyoruz; bu sayede streaming, function calling ve chat completion formatları dahil olmak üzere OpenAI API çağrılarının kendi barındırdığınız modelinizle drop-in replacement'ını sağlıyoruz.
Kesinlikle. MicrocosmWorks, ince ayarlı LoRA adaptörlerini ve tamamen birleştirilmiş özel modelleri RunPod üzerinde dağıtır ve bunları, kendi tescilli verilerinizle bağlamla zenginleştirilmiş üretim için Qdrant veya Weaviate gibi vektör veritabanlarını kullanarak RAG ardışık düzenleriyle entegre eder.