Inferless
Inferless ist eine serverlose GPU-Plattform, die die mühelose Bereitstellung und Skalierung von Machine-Learning-Modellen in der Cloud mit entwicklerfreundlichen Funktionen und kostengünstiger Infrastrukturverwaltung ermöglicht.
https://www.inferless.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:May 16, 2025
Inferless Monatliche Traffic-Trends
Inferless verzeichnete einen erheblichen Rückgang von 27,9% im Verkehr mit 37.525 Besuchen im letzten Monat. Das Fehlen aktueller Produktaktualisierungen und die Präsenz von 70 Wettbewerbern im Markt könnten zu diesem Rückgang beigetragen haben.
Was ist Inferless
Inferless ist eine Cloud-Plattform, die speziell für die Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen entwickelt wurde. Sie bietet eine entwicklerfreundliche Lösung, die die Komplexität der Verwaltung der GPU-Infrastruktur beseitigt und gleichzeitig nahtlose Bereitstellungsfunktionen bietet. Die Plattform unterstützt Modellimporte von beliebten Anbietern wie Hugging Face, AWS S3 und Google Cloud Buckets, wodurch sie für Entwickler und Organisationen zugänglich ist, die ihre ML-Modelle operationalisieren möchten, ohne sich mit Infrastrukturkomplexitäten auseinandersetzen zu müssen.
Hauptfunktionen von Inferless
Inferless ist eine serverlose GPU-Inferenzplattform, die eine effiziente Bereitstellung und Skalierung von Machine-Learning-Modellen ermöglicht. Sie bietet automatisiertes Infrastrukturmanagement, Kostenoptimierung durch GPU-Sharing, nahtlose Integration mit beliebten Modell-Repositories und schnelle Bereitstellungsfunktionen mit minimalen Kaltstartzeiten. Die Plattform unterstützt benutzerdefinierte Laufzeitumgebungen, dynamisches Batching und automatische Skalierung, um unterschiedliche Arbeitslasten zu bewältigen und gleichzeitig hohe Leistung und niedrige Latenz zu gewährleisten.
Serverlose GPU-Infrastruktur: Macht die Verwaltung der GPU-Infrastruktur überflüssig, indem eine automatisierte Skalierung von null auf Hunderte von GPUs mit minimalem Overhead bereitgestellt wird
Multi-Plattform-Integration: Nahtlose Integration mit beliebten Plattformen wie Hugging Face, AWS Sagemaker, Google Vertex AI und GitHub für einfachen Modellimport und -bereitstellung
Dynamische Ressourcenoptimierung: Intelligente Ressourcenfreigabe und dynamische Batching-Funktionen, die es mehreren Modellen ermöglichen, GPUs effizient gemeinsam zu nutzen und gleichzeitig die Leistung aufrechtzuerhalten
Sicherheit auf Enterprise-Niveau: SOC-2 Typ II zertifiziert mit regelmäßigen Schwachstellenscans und sicheren privaten Verbindungen über AWS PrivateLink
Anwendungsfälle von Inferless
KI-Modellbereitstellung: Stellen Sie große Sprachmodelle und Computer-Vision-Modelle für den Produktionseinsatz mit automatischer Skalierung und Optimierung bereit
Hochleistungsrechnen: Verarbeiten Sie hohe QPS-Arbeitslasten (Queries Per Second) mit niedrigen Latenzanforderungen für KI-gestützte Anwendungen
Kosteneffiziente ML-Operationen: Optimieren Sie die Kosten für die GPU-Infrastruktur für Startups und Unternehmen, die mehrere ML-Modelle in der Produktion betreiben
Vorteile
Erhebliche Kosteneinsparungen (bis zu 90 %) bei GPU-Cloud-Rechnungen
Schnelle Bereitstellungszeit (weniger als ein Tag)
Automatische Skalierung ohne Kaltstartprobleme
Sicherheitsfunktionen auf Enterprise-Niveau
Nachteile
Beschränkt auf GPU-basierte Arbeitslasten
Erfordert technisches Fachwissen zur Konfiguration benutzerdefinierter Laufzeitumgebungen
Plattform ist relativ neu auf dem Markt
Wie verwendet man Inferless
Erstellen Sie ein Inferless-Konto: Melden Sie sich für ein Inferless-Konto an und wählen Sie Ihren gewünschten Arbeitsbereich aus
Fügen Sie ein neues Modell hinzu: Klicken Sie in Ihrem Arbeitsbereich auf die Schaltfläche \'Benutzerdefiniertes Modell hinzufügen\'. Sie können Modelle von Hugging Face, GitHub importieren oder lokale Dateien hochladen
Konfigurieren Sie die Modelleinstellungen: Wählen Sie Ihr Framework (PyTorch, TensorFlow usw.) aus, geben Sie den Modellnamen an und wählen Sie zwischen den Optionen Shared oder Dedicated GPU
Richten Sie die Laufzeitkonfiguration ein: Erstellen oder laden Sie die Datei inferless-runtime-config.yaml hoch, um Laufzeitanforderungen und Abhängigkeiten anzugeben
Implementieren Sie die erforderlichen Funktionen: Implementieren Sie in app.py drei Hauptfunktionen: initialize() für die Modelleinrichtung, infer() für die Inferenzlogik und finalize() für die Bereinigung
Fügen Sie Umgebungsvariablen hinzu: Richten Sie bei Bedarf notwendige Umgebungsvariablen wie AWS-Anmeldeinformationen für Ihr Modell ein
Modell bereitstellen: Verwenden Sie entweder die Weboberfläche oder die Inferless-CLI, um Ihr Modell bereitzustellen. Befehl: inferless deploy
Testen Sie die Bereitstellung: Verwenden Sie den Befehl inferless remote-run, um Ihr Modell in der Remote-GPU-Umgebung zu testen
Tätigen Sie API-Aufrufe: Verwenden Sie nach der Bereitstellung den bereitgestellten API-Endpunkt mit Curl-Befehlen, um Inferenzanforderungen an Ihr Modell zu stellen
Überwachen Sie die Leistung: Verfolgen Sie die Modellleistung, die Kosten und die Skalierung über das Inferless-Dashboard
Inferless FAQs
Inferless ist eine serverlose GPU-Inferenzplattform, die es Unternehmen ermöglicht, Modelle für maschinelles Lernen bereitzustellen und zu skalieren, ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen. Sie bietet eine blitzschnelle Bereitstellung und hilft Unternehmen, benutzerdefinierte Modelle, die auf Open-Source-Frameworks basieren, schnell und kostengünstig auszuführen.
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Analyse der Inferless Website
Inferless Traffic & Rankings
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Monatliche Besuche
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Globaler Rang
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Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Feb 2025-Apr 2025
Inferless Nutzereinblicke
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