Inferless 사용의 주요 이점은 무엇인가요?

주요 이점으로는 인프라 관리 불필요, GPU를 0개에서 수백 개로 자동 확장, 사용량 기반 요금 모델, 1초 미만의 응답으로 매우 빠른 콜드 스타트, GPU 클라우드 비용을 최대 90% 절감할 수 있다는 점이 있습니다.

Inferless를 지원하는 투자자는 누구인가요?

Inferless는 Sequoia Capital, Antler, Blume Ventures, Peak XV Partners, Surge (Accelerator), 3F Ventures를 포함한 여러 유명 투자자들의 지원을 받고 있습니다.

Inferless는 어떤 보안 인증을 받았나요?

Inferless는 SOC-2 Type II 인증을 받았으며, 엔터프라이즈 수준의 보안을 보장하기 위해 정기적인 취약점 검사를 실시합니다.

Inferless에서 모델을 얼마나 빨리 배포할 수 있나요?

Hugging Face, Git, Docker 또는 CLI를 포함한 다양한 방법을 사용하여 몇 분 안에 모델을 배포할 수 있으며, 자동 재배포 옵션도 제공됩니다.

Inferless의 주요 경쟁사는 누구인가요?

Inferless의 주요 경쟁사로는 Modal Labs, Baseten, Hugging Face, RunPod가 있습니다.

Inferless

WebsiteFree TrialAI Developer Tools No-Code & Low-Code

Inferless는 개발자 친화적인 기능과 비용 효율적인 인프라 관리를 통해 클라우드에서 머신 러닝 모델을 손쉽게 배포하고 확장할 수 있는 서버리스 GPU 플랫폼입니다.

웹사이트 방문

이 도구 광고하기

https://www.inferless.com/?ref=aipure&utm_source=aipure

개요
분석
동영상
대안

제품 정보

업데이트됨:Jul 16, 2025

Inferless 월간 트래픽 동향

Inferless는 트래픽이 35.1% 감소하여 33.6K의 방문자 수를 기록했습니다. 이러한 큰 폭의 감소는 최근 제품 업데이트나 개선이 부족했던 점과, 70개의 경쟁사가 존재하는 AI 모델 배포 시장의 치열한 경쟁이 원인일 수 있습니다. 소비자물가지수 상승과 인플레이션 조정 시급의 하락 또한 기술 솔루션에 대한 지출에 영향을 미쳤을 수 있습니다.

과거 트래픽 보기

Inferless이란?

Inferless는 프로덕션 환경에서 머신 러닝 모델을 배포하고 관리하도록 특별히 설계된 클라우드 플랫폼입니다. 원활한 배포 기능을 제공하면서 GPU 인프라 관리의 복잡성을 제거하는 개발자 친화적인 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 Hugging Face, AWS S3 및 Google Cloud Buckets와 같은 인기 있는 제공업체의 모델 가져오기를 지원하므로 인프라 복잡성을 처리하지 않고 ML 모델을 운영하려는 개발자 및 조직이 액세스할 수 있습니다.

Inferless의 주요 기능

Inferless는 머신 러닝 모델의 효율적인 배포 및 확장을 가능하게 하는 서버리스 GPU 추론 플랫폼입니다. 자동화된 인프라 관리, GPU 공유를 통한 비용 최적화, 인기 모델 저장소와의 원활한 통합, 최소한의 콜드 스타트 시간으로 빠른 배포 기능을 제공합니다. 이 플랫폼은 사용자 정의 런타임, 동적 배치 및 자동 스케일링을 지원하여 높은 성능과 낮은 대기 시간을 유지하면서 다양한 워크로드를 처리합니다.

서버리스 GPU 인프라: 최소한의 오버헤드로 0에서 수백 개의 GPU로 자동 스케일링을 제공하여 GPU 인프라 관리의 필요성을 없앱니다.

멀티 플랫폼 통합: 쉬운 모델 가져오기 및 배포를 위해 Hugging Face, AWS Sagemaker, Google Vertex AI 및 GitHub와 같은 인기 플랫폼과의 원활한 통합을 제공합니다.

동적 리소스 최적화: 여러 모델이 성능을 유지하면서 GPU를 효율적으로 공유할 수 있도록 하는 지능형 리소스 공유 및 동적 배치 기능을 제공합니다.

엔터프라이즈급 보안: 정기적인 취약점 스캔 및 AWS PrivateLink를 통한 안전한 개인 연결을 통해 SOC-2 Type II 인증을 받았습니다.

Inferless의 사용 사례

AI 모델 배포: 자동 스케일링 및 최적화를 통해 프로덕션 환경에서 대규모 언어 모델 및 컴퓨터 비전 모델을 배포합니다.

고성능 컴퓨팅: AI 기반 애플리케이션을 위해 낮은 대기 시간 요구 사항으로 높은 QPS(초당 쿼리 수) 워크로드를 처리합니다.

비용 효율적인 ML 운영: 프로덕션 환경에서 여러 ML 모델을 실행하는 스타트업 및 기업을 위해 GPU 인프라 비용을 최적화합니다.

장점

GPU 클라우드 비용에서 상당한 비용 절감(최대 90%)

빠른 배포 시간(하루 미만)

콜드 스타트 문제 없는 자동 스케일링

엔터프라이즈급 보안 기능

단점

GPU 기반 워크로드로 제한됨

사용자 정의 런타임을 구성하려면 기술 전문 지식이 필요함

플랫폼이 시장에서 비교적 새로운 편임

Inferless 사용 방법

Inferless 계정 생성: Inferless 계정에 가입하고 원하는 작업 공간을 선택하십시오.

새 모델 추가: 작업 공간에서 \'사용자 정의 모델 추가\' 버튼을 클릭하십시오. Hugging Face, GitHub에서 모델을 가져오거나 로컬 파일을 업로드할 수 있습니다.

모델 설정 구성: 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등)를 선택하고 모델 이름을 제공하고 공유 또는 전용 GPU 옵션 중에서 선택하십시오.

런타임 구성 설정: inferless-runtime-config.yaml 파일을 생성하거나 업로드하여 런타임 요구 사항 및 종속성을 지정하십시오.

필수 함수 구현: app.py에서 모델 설정을 위한 initialize(), 추론 로직을 위한 infer(), 정리 작업을 위한 finalize()의 세 가지 주요 함수를 구현하십시오.

환경 변수 추가: 모델에 필요한 경우 AWS 자격 증명과 같은 필요한 환경 변수를 설정하십시오.

모델 배포: 웹 인터페이스 또는 Inferless CLI를 사용하여 모델을 배포하십시오. 명령어: inferless deploy

배포 테스트: inferless remote-run 명령을 사용하여 원격 GPU 환경에서 모델을 테스트하십시오.

API 호출: 배포되면 제공된 API 엔드포인트와 curl 명령을 사용하여 모델에 추론 요청을 보내십시오.

성능 모니터링: Inferless 대시보드를 통해 모델 성능, 비용 및 확장을 추적하십시오.

Inferless 자주 묻는 질문

Inferless는 서버리스 GPU 추론 플랫폼으로, 기업이 인프라를 관리하지 않고도 머신 러닝 모델을 배포하고 확장할 수 있도록 지원합니다. 매우 빠른 배포를 제공하며, 기업이 오픈 소스 프레임워크를 기반으로 구축된 맞춤형 모델을 빠르고 저렴하게 실행할 수 있도록 돕습니다.