Hyperpod
Hyperpod 是一個無伺服器基礎設施平台，可透過簡單的拖放介面在幾分鐘內將 AI 模型快速部署到可投入生產的 API 中，而無需 DevOps 專業知識或複雜的配置。
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產品資訊
更新時間：2025年08月19日
什麼是 Hyperpod
Hyperpod 是一個創新的 AI 部署平台，旨在簡化將 AI 模型轉變為可投入生產的服務的過程。它充當開發和部署之間的橋樑，消除了與 AI 模型部署相關的傳統複雜性。該平台支援與流行的機器學習框架和工具（包括 Hugging Face、TensorFlow、PyTorch 和各種其他工具）整合，使其成為 AI 開發人員和希望快速將其 AI 模型投入運營的組織的多功能解決方案。
Hyperpod 的主要功能
Hyperpod 是一個無伺服器基礎設施平台，能夠快速將 AI 模型部署到可立即投入生產的 API 中，而無需複雜的 DevOps 或基礎設施管理。它提供拖放式模型部署、自動擴展、透明定價以及與流行的 AI 框架和工具的無縫集成，使開發人員能夠以比同類解決方案更低的成本，將其模型部署速度提高 3 倍。
拖放式部署: 簡單的上傳介面，允許使用者僅通過拖放模型檔案來部署 AI 模型，無需複雜的配置或容器設置
自動基礎設施優化: 自動為每個模型選擇和配置最佳基礎設施設置，包括雲端供應商和 GPU 選擇，無需手動優化
智慧型自動擴展: 根據流量需求自動向上或向下擴展資源，處理從單個使用者到數百萬個請求的所有事務
框架相容性: 支援多個 AI 框架和工具，包括 Hugging Face、TensorFlow、PyTorch，並與 AWS 和 Azure 等主要雲端平台集成
Hyperpod 的使用案例
快速原型設計: 非常適合快速測試和驗證 AI 產品構想，只需最少的設置時間和基礎設施開銷
學術專案: 非常適合需要快速部署和測試 AI 模型以進行學術工作的學生和研究人員，而無需處理複雜的基礎設施
新創公司 MVP 開發: 使新創公司能夠快速驗證其基於 AI 的產品構想，並以最少的基礎設施投資更快地進入市場
生產部署: 適用於希望部署具有自動擴展和可靠效能的生產級 AI 服務的企業
優點
與傳統方法相比，部署速度顯著加快
無需 DevOps 專業知識
透明的定價，沒有隱藏成本
自動優化和擴展功能
缺點
僅限於特定的模型格式和框架
可能無法提供像傳統部署方法那樣多的自定義
依賴第三方基礎設施
如何使用 Hyperpod
步驟 1：上傳您的 AI 模型: 將您的 ONNX 模型檔案拖放到 Hyperpod 的介面中。無需封裝或容器設定 - 只需直接上傳您的模型檔案即可。
步驟 2：指定生產需求: 告訴 Hyperpod 您的生產需求。系統將自動配置和最佳化模型的部署設定，而無需手動 Kubernetes 或 DevOps 工作。
步驟 3：部署和存取: 部署後，您的模型將可透過 HTTP API 存取。系統會自動處理擴展、基礎設施和最佳化。您可以開始透過 API 對您的模型進行推論呼叫。
步驟 4：監控和擴展: Hyperpod 會根據流量自動處理擴展 - 從一個使用者到一百萬個使用者。您可以透過其透明的定價系統監控使用情況和成本，而沒有隱藏費用。
步驟 5：測試和驗證: 使用前 10 個免費小時來測試您的部署。您可以驗證您的 AI 實作，並確保一切按預期運作，然後再承諾長期使用。
Hyperpod 常見問題
Hyperpod是一個無伺服器基礎設施平台，讓您可以在幾分鐘內部署AI模型到可立即投入生產的API中，而無需DevOps或VM設定。它提供了一個拖放介面，用於模型部署。
与 Hyperpod 类似的最新 AI 工具
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