Inferless
Inferless es una plataforma de GPU sin servidor que permite la implementación y el escalado sin esfuerzo de modelos de aprendizaje automático en la nube con características fáciles de usar para los desarrolladores y una gestión de la infraestructura rentable.
https://www.inferless.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Información del Producto
Actualizado:16/05/2025
Tendencias de Tráfico Mensual de Inferless
Inferless experimentó una disminución significativa del 27.9% en el tráfico con 37,525 visitas en el último mes. La falta de actualizaciones recientes del producto y la presencia de 70 competidores en el mercado pueden haber contribuido a esta caída.
¿Qué es Inferless?
Inferless es una plataforma en la nube diseñada específicamente para implementar y gestionar modelos de aprendizaje automático en entornos de producción. Proporciona una solución fácil de usar para los desarrolladores que elimina las complejidades de la gestión de la infraestructura de GPU al tiempo que ofrece capacidades de implementación sin problemas. La plataforma admite importaciones de modelos de proveedores populares como Hugging Face, AWS S3 y Google Cloud Buckets, lo que la hace accesible para los desarrolladores y las organizaciones que buscan poner en funcionamiento sus modelos de ML sin tener que lidiar con las complejidades de la infraestructura.
Características Principales de Inferless
Inferless es una plataforma de inferencia de GPU sin servidor que permite la implementación y el escalado eficientes de modelos de aprendizaje automático. Proporciona administración automatizada de la infraestructura, optimización de costos a través del uso compartido de GPU, integración perfecta con repositorios de modelos populares y capacidades de implementación rápida con tiempos de arranque en frío mínimos. La plataforma admite tiempos de ejecución personalizados, procesamiento por lotes dinámico y escalado automático para manejar cargas de trabajo variables, manteniendo un alto rendimiento y baja latencia.
Infraestructura de GPU sin servidor: Elimina la necesidad de administrar la infraestructura de GPU al proporcionar un escalado automatizado de cero a cientos de GPU con una sobrecarga mínima
Integración multiplataforma: Integración perfecta con plataformas populares como Hugging Face, AWS Sagemaker, Google Vertex AI y GitHub para facilitar la importación e implementación de modelos
Optimización dinámica de recursos: Capacidades inteligentes de uso compartido de recursos y procesamiento por lotes dinámico que permiten que varios modelos compartan GPU de manera eficiente manteniendo el rendimiento
Seguridad de nivel empresarial: Certificación SOC-2 Tipo II con análisis de vulnerabilidades periódicos y conexiones privadas seguras a través de AWS PrivateLink
Casos de Uso de Inferless
Implementación de modelos de IA: Implemente modelos de lenguaje grandes y modelos de visión artificial para uso en producción con escalado y optimización automáticos
Computación de alto rendimiento: Maneje cargas de trabajo de alto QPS (consultas por segundo) con bajos requisitos de latencia para aplicaciones impulsadas por IA
Operaciones de ML rentables: Optimice los costos de la infraestructura de GPU para empresas emergentes y empresas que ejecutan múltiples modelos de ML en producción
Ventajas
Ahorro de costos significativo (hasta un 90%) en las facturas de la nube de GPU
Tiempo de implementación rápido (menos de un día)
Escalado automático sin problemas de arranque en frío
Características de seguridad de nivel empresarial
Desventajas
Limitado a cargas de trabajo basadas en GPU
Requiere experiencia técnica para configurar tiempos de ejecución personalizados
La plataforma es relativamente nueva en el mercado
Cómo Usar Inferless
Crear una Cuenta de Inferless: Regístrese para obtener una cuenta de Inferless y seleccione el espacio de trabajo deseado
Añadir un Nuevo Modelo: Haga clic en el botón 'Añadir un modelo personalizado' en su espacio de trabajo. Puede importar modelos de Hugging Face, GitHub o cargar archivos locales
Configurar los Ajustes del Modelo: Seleccione su framework (PyTorch, TensorFlow, etc.), proporcione el nombre del modelo y elija entre las opciones de GPU Compartida o Dedicada
Configurar la Configuración del Tiempo de Ejecución: Cree o cargue el archivo inferless-runtime-config.yaml para especificar los requisitos y dependencias del tiempo de ejecución
Implementar las Funciones Requeridas: En app.py, implemente tres funciones principales: initialize() para la configuración del modelo, infer() para la lógica de inferencia y finalize() para la limpieza
Añadir Variables de Entorno: Configure las variables de entorno necesarias, como las credenciales de AWS, si son necesarias para su modelo
Implementar el Modelo: Utilice la interfaz web o la CLI de Inferless para implementar su modelo. Comando: inferless deploy
Probar la Implementación: Utilice el comando inferless remote-run para probar su modelo en el entorno de GPU remoto
Realizar Llamadas a la API: Una vez implementado, utilice el punto final de la API proporcionado con los comandos curl para realizar solicitudes de inferencia a su modelo
Monitorizar el Rendimiento: Realice un seguimiento del rendimiento del modelo, los costos y el escalado a través del panel de control de Inferless
Preguntas Frecuentes de Inferless
Inferless es una plataforma de inferencia de GPU sin servidor que permite a las empresas implementar y escalar modelos de aprendizaje automático sin administrar la infraestructura. Ofrece una implementación increíblemente rápida y ayuda a las empresas a ejecutar modelos personalizados construidos sobre marcos de código abierto de forma rápida y asequible.
Video de Inferless
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Análisis del Sitio Web de Inferless
Tráfico y Clasificaciones de Inferless
37.5K
Visitas Mensuales
#827138
Clasificación Global
#7127
Clasificación por Categoría
Tendencias de Tráfico: Feb 2025-Apr 2025
Información de Usuarios de Inferless
00:00:36
Duración Promedio de Visita
1.68
Páginas por Visita
45.65%
Tasa de Rebote de Usuarios
Principales Regiones de Inferless
US: 8.75%
IN: 8.42%
KR: 6.47%
RU: 5.29%
DE: 5.26%
Others: 65.8%
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