Inferless
Inferlessは、開発者フレンドリーな機能と費用対効果の高いインフラストラクチャ管理により、クラウドでの機械学習モデルの簡単なデプロイとスケーリングを可能にするサーバーレスGPUプラットフォームです。
https://www.inferless.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年05月16日
Inferless の月間トラフィック傾向
Inferlessは、直近の月で37,525回のアクセスを記録し、トラフィックが27.9%の大幅な減少を経験しました。最近の製品アップデートの不足と、市場における70社の競合他社の存在が、この減少の要因となった可能性があります。
Inferlessとは
Inferlessは、本番環境での機械学習モデルのデプロイと管理に特化したクラウドプラットフォームです。GPUインフラストラクチャの管理の複雑さを解消し、シームレスなデプロイ機能を提供する、開発者フレンドリーなソリューションを提供します。このプラットフォームは、Hugging Face、AWS S3、Google Cloud Bucketsなどの一般的なプロバイダーからのモデルインポートをサポートしており、インフラストラクチャの複雑さに対処することなくMLモデルを運用化したいと考えている開発者や組織にとってアクセスしやすいものとなっています。
Inferlessの主な機能
Inferlessは、機械学習モデルの効率的なデプロイとスケーリングを可能にするサーバーレスGPU推論プラットフォームです。自動化されたインフラストラクチャ管理、GPU共有によるコスト最適化、一般的なモデルリポジトリとのシームレスな統合、および最小限のコールドスタート時間での高速デプロイ機能を提供します。このプラットフォームは、カスタムランタイム、動的バッチ処理、および高いパフォーマンスと低いレイテンシを維持しながら、さまざまなワークロードを処理するための自動スケーリングをサポートしています。
サーバーレスGPUインフラストラクチャ: 最小限のオーバーヘッドでゼロから数百のGPUへの自動スケーリングを提供することにより、GPUインフラストラクチャを管理する必要がなくなります
マルチプラットフォーム統合: Hugging Face、AWS Sagemaker、Google Vertex AI、GitHubなどの一般的なプラットフォームとのシームレスな統合により、モデルのインポートとデプロイが容易になります
動的リソース最適化: 複数のモデルがパフォーマンスを維持しながらGPUを効率的に共有できるようにする、インテリジェントなリソース共有および動的バッチ処理機能
エンタープライズグレードのセキュリティ: SOC-2 Type II認証を取得しており、定期的な脆弱性スキャンとAWS PrivateLinkによる安全なプライベート接続を提供します
Inferlessのユースケース
AIモデルのデプロイ: 自動スケーリングと最適化により、大規模言語モデルとコンピュータビジョンモデルを本番環境で使用するためにデプロイします
ハイパフォーマンスコンピューティング: AIを活用したアプリケーション向けに、低いレイテンシ要件で高いQPS（1秒あたりのクエリ数）ワークロードを処理します
費用対効果の高いML運用: 本番環境で複数のMLモデルを実行しているスタートアップや企業向けに、GPUインフラストラクチャのコストを最適化します
メリット
GPUクラウドの請求額を大幅に削減（最大90％）
迅速なデプロイ時間（1日以内）
コールドスタートの問題がない自動スケーリング
エンタープライズグレードのセキュリティ機能
デメリット
GPUベースのワークロードに限定
カスタムランタイムを構成するには技術的な専門知識が必要
プラットフォームは市場で比較的新しい
Inferlessの使い方
Inferlessアカウントの作成: Inferlessアカウントにサインアップし、目的のワークスペースを選択します
新しいモデルの追加: ワークスペースの[カスタムモデルの追加]ボタンをクリックします。Hugging Face、GitHubからモデルをインポートするか、ローカルファイルをアップロードできます
モデル設定の構成: フレームワーク（PyTorch、TensorFlowなど）を選択し、モデル名を入力して、共有GPUまたは専用GPUオプションを選択します
ランタイム構成の設定: ランタイム要件と依存関係を指定するために、inferless-runtime-config.yamlファイルを作成またはアップロードします
必要な関数の実装: app.pyで、モデル設定用のinitialize()、推論ロジック用のinfer()、クリーンアップ用のfinalize()の3つの主要な関数を実装します
環境変数の追加: モデルに必要な場合、AWS認証情報などの必要な環境変数を設定します
モデルのデプロイ: WebインターフェースまたはInferless CLIを使用して、モデルをデプロイします。コマンド：inferless deploy
デプロイのテスト: inferless remote-runコマンドを使用して、リモートGPU環境でモデルをテストします
API呼び出しの実行: デプロイしたら、提供されたAPIエンドポイントとcurlコマンドを使用して、モデルに推論リクエストを行います
パフォーマンスの監視: Inferlessダッシュボードで、モデルのパフォーマンス、コスト、スケーリングを追跡します
Inferlessのよくある質問
Inferlessは、企業がインフラを管理せずに機械学習モデルをデプロイおよびスケールできるサーバーレスGPU推論プラットフォームです。非常に高速なデプロイを提供し、企業がオープンソースフレームワーク上に構築されたカスタムモデルを迅速かつ手頃な価格で実行できるようにします。
Inferlessウェブサイトの分析
Inferlessのトラフィック＆ランキング
37.5K
月間訪問数
#827138
グローバルランク
#7127
カテゴリーランク
トラフィックトレンド: Feb 2025-Apr 2025
Inferlessユーザーインサイト
00:00:36
平均訪問時間
1.68
訪問あたりのページ数
45.65%
ユーザーバウンス率
Inferlessの主要地域
US: 8.75%
IN: 8.42%
KR: 6.47%
RU: 5.29%
DE: 5.26%
Others: 65.8%
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