Назад до центру розробки
Cloud Data & AI
RunPod для розгортання моделей LLM та AI
Розгортайте LLM та AI-моделі на RunPod з оптимізованими пайплайнами висновку. Ми налаштовуємо vLLM, Triton та кастомні рішення для обслуговування AI виробничого рівня.
Почати75+
Побудовані пайплайни даних
45%
Середня економія витрат
10PB+
Оброблено даних
99.5%
Точність моделі
Категорія послуг
Розгортання AI на RunPod
Ідеально для
AI-компанії, що розгортають LLM, дифузійні моделі або кастомні AI-моделі на RunPod, яким потрібні оптимізовані пайплайни висновку.
Термін
4 – 12 тижнів
Чому варто обрати MicrocosmWorks для розгортання LLM на RunPod?
Розгортання великих мовних моделей та AI-моделей у виробничому середовищі вимагає спеціалізованої експертизи — від вибору правильних екземплярів GPU та стратегій квантування до побудови пайплайнів висновку з низькою затримкою. Ми допомагаємо AI-компаніям розгортати моделі на RunPod за допомогою оптимізованої інфраструктури обслуговування, яка балансує вартість, затримку та пропускну здатність для реального виробничого трафіку.
Наші можливості розгортання LLM на RunPod
- Обслуговування LLM за допомогою vLLM — Розгортайте LLM з відкритим вихідним кодом, використовуючи vLLM з PagedAttention для максимальної пропускної здатності та мінімальної затримки на RunPod GPU.
- Triton Inference Server — Налаштуйте NVIDIA Triton для обслуговування кількох моделей з динамічним пакетуванням, пайплайнами ансамблів моделей та спільним використанням GPU.
- Квантування моделей — Застосовуйте GPTQ, AWQ та GGUF квантування для зменшення розміру моделі та вартості висновку без значного погіршення якості.
- Кастомні ендпоінти моделей — Створюйте RunPod Serverless ендпоінти з кастомними обробниками для ваших специфічних архітектур моделей та потреб у попередній обробці.
- Багатомодельні архітектури — Розробляйте системи, які маршрутизують запити до різних варіантів моделей на основі вимог до складності, вартості або затримки.
- A/B тестування та Canary розгортання — Впроваджуйте стратегії поступового розгортання для нових версій моделей з автоматичним моніторингом якості.
Технологічний стек, специфічний для RunPod
Ми розгортаємо моделі за допомогою vLLM, NVIDIA Triton Inference Server та кастомних FastAPI ендпоінтів на RunPod Pods та Serverless GPU. Наш стек включає PyTorch, Hugging Face Transformers, CUDA оптимізації та TensorRT для максимальної продуктивності висновку. Ми поєднуємо це з автоскейлінгом RunPod для економічно ефективного виробничого обслуговування.
Для кого це
Ця послуга призначена для AI-компаній, які розгортають LLM, дифузійні моделі або кастомні AI-моделі, яким потрібен висновок виробничого рівня на RunPod. Незалежно від того, чи обслуговуєте ви доналаштовану модель Llama, кастомну модель комп'ютерного зору або мультимодальний пайплайн, ми надаємо оптимізоване розгортання, яке відповідає вашим вимогам щодо затримки та пропускної здатності.
Наш процес
1
Дослідження
Аналізуємо архітектуру моделі, вимоги до висновку, цілі щодо затримки та шаблони трафіку.
2
Проектування архітектури
Проектуємо інфраструктуру обслуговування, включаючи вибір GPU, стратегії квантування та конфігурації масштабування.
3
Впровадження
Розгортаємо моделі за допомогою vLLM або Triton, створюємо кастомні ендпоінти та налаштовуємо RunPod Serverless.
4
Оптимізація
Проводимо бенчмаркінг затримки та пропускної здатності, застосовуємо оптимізації, такі як Flash Attention та стратегії пакетування.
5
Експлуатація
Налаштовуємо версіонування моделей, пайплайни A/B тестування, моніторинг та політики автоскейлінгу.
Технологічний стек
Обслуговування моделей
vLLMTritonTensorRTFastAPI
AI фреймворки
PyTorchHugging FaceCUDAONNX
Платформа RunPod
RunPod PodsServerless GPUCustom HandlersNetwork Volumes
Оптимізація
GPTQAWQFlash AttentionKV Cache
Індустрії, які ми обслуговуємо
AI та машинне навчанняSaaS продуктиAI у охороні здоров'яЮридичні технологіїГенерація контентуРозмовний AI
Готові розгорнути ваші AI-моделі на RunPod?
Отримайте експертну допомогу з розгортання ваших LLM та AI-моделей на RunPod за допомогою оптимізованої інфраструктури обслуговування, створеної для виробничого масштабу.
Часті запитання
Так, MicrocosmWorks розгортає відкриті LLM, включаючи Llama 3, Mistral, Mixtral, Qwen та інші моделі, на RunPod, використовуючи оптимізовані сервери висновку, такі як vLLM, TGI або TensorRT-LLM, для максимальної пропускної здатності та найнижчої затримки.
Для моделей з параметрами 7B-13B ми зазвичай рекомендуємо поди A40 або RTX 4090. Для моделей 70B+ ми налаштовуємо поди A100 80GB або H100 з tensor parallelism, а для робочих навантажень, чутливих до витрат, ми налаштовуємо quantized models на нижчих рівнях GPU.
MicrocosmWorks стягує $25-$50 за годину за консалтинг та налаштування розгортання LLM на RunPod, що включає оптимізацію інференс-сервера, конфігурацію кінцевих точок API, навантажувальне тестування та документацію. Більшість розгортань завершуються протягом 20-40 годин.
Так, ми налаштовуємо сумісні з OpenAI кінцеві точки API, використовуючи vLLM або подібні сервери на RunPod Serverless, що дозволяє пряму заміну викликів OpenAI API вашою самостійно розміщеною моделлю, включно з потоковою передачею, викликом функцій та форматами завершення чату.
Безумовно. MicrocosmWorks розгортає доналаштовані LoRA-адаптери та повністю об'єднані кастомні моделі на RunPod, та інтегрує їх з RAG-пайплайнами, використовуючи векторні бази даних, такі як Qdrant або Weaviate, для генерації, доповненої контекстом, з вашими власними даними.