Inferless
Inferless là một nền tảng GPU không máy chủ cho phép triển khai và mở rộng quy mô các mô hình học máy một cách dễ dàng trên đám mây với các tính năng thân thiện với nhà phát triển và quản lý cơ sở hạ tầng hiệu quả về chi phí.
https://www.inferless.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Jun 16, 2025
Xu hướng Lưu lượng Truy cập Hàng tháng của Inferless
Inferless đã trải qua mức tăng 38.0% về lượt truy cập, đạt 51,772 lượt. Việc ra mắt gần đây trên Product Hunt và phản hồi tích cực từ người dùng, đặc biệt về hiệu suất khởi động lạnh và triển khai dễ dàng, có thể đã góp phần vào sự tăng trưởng này.
Inferless là gì
Inferless là một nền tảng đám mây được thiết kế đặc biệt để triển khai và quản lý các mô hình học máy trong môi trường sản xuất. Nó cung cấp một giải pháp thân thiện với nhà phát triển, loại bỏ sự phức tạp của việc quản lý cơ sở hạ tầng GPU đồng thời cung cấp khả năng triển khai liền mạch. Nền tảng hỗ trợ nhập mô hình từ các nhà cung cấp phổ biến như Hugging Face, AWS S3 và Google Cloud Buckets, giúp các nhà phát triển và tổ chức dễ dàng tiếp cận để vận hành các mô hình ML của họ mà không phải đối phó với sự phức tạp của cơ sở hạ tầng.
Các Tính năng Chính của Inferless
Inferless là một nền tảng suy luận GPU phi máy chủ cho phép triển khai và mở rộng quy mô hiệu quả các mô hình máy học. Nó cung cấp khả năng quản lý cơ sở hạ tầng tự động, tối ưu hóa chi phí thông qua chia sẻ GPU, tích hợp liền mạch với các kho lưu trữ mô hình phổ biến và khả năng triển khai nhanh chóng với thời gian khởi động nguội tối thiểu. Nền tảng này hỗ trợ thời gian chạy tùy chỉnh, phân lô động và tự động mở rộng quy mô để xử lý các khối lượng công việc khác nhau trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao và độ trễ thấp.
Cơ sở hạ tầng GPU phi máy chủ: Loại bỏ nhu cầu quản lý cơ sở hạ tầng GPU bằng cách cung cấp khả năng tự động mở rộng quy mô từ 0 đến hàng trăm GPU với chi phí tối thiểu
Tích hợp đa nền tảng: Tích hợp liền mạch với các nền tảng phổ biến như Hugging Face, AWS Sagemaker, Google Vertex AI và GitHub để dễ dàng nhập và triển khai mô hình
Tối ưu hóa tài nguyên động: Khả năng chia sẻ tài nguyên thông minh và phân lô động cho phép nhiều mô hình chia sẻ GPU hiệu quả trong khi vẫn duy trì hiệu suất
Bảo mật cấp doanh nghiệp: Chứng nhận SOC-2 Loại II với các lần quét lỗ hổng thường xuyên và các kết nối riêng tư an toàn thông qua AWS PrivateLink
Các Trường hợp Sử dụng của Inferless
Triển khai mô hình AI: Triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn và mô hình thị giác máy tính để sử dụng trong sản xuất với khả năng tự động mở rộng quy mô và tối ưu hóa
Điện toán hiệu năng cao: Xử lý khối lượng công việc QPS (Số lượng truy vấn mỗi giây) cao với yêu cầu độ trễ thấp cho các ứng dụng hỗ trợ AI
Vận hành ML hiệu quả về chi phí: Tối ưu hóa chi phí cơ sở hạ tầng GPU cho các công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp chạy nhiều mô hình ML trong sản xuất
Ưu điểm
Tiết kiệm chi phí đáng kể (lên đến 90%) trên hóa đơn đám mây GPU
Thời gian triển khai nhanh chóng (ít hơn một ngày)
Tự động mở rộng quy mô mà không gặp sự cố khởi động nguội
Các tính năng bảo mật cấp doanh nghiệp
Nhược điểm
Giới hạn ở khối lượng công việc dựa trên GPU
Yêu cầu kiến thức chuyên môn kỹ thuật để định cấu hình thời gian chạy tùy chỉnh
Nền tảng tương đối mới trên thị trường
Cách Sử dụng Inferless
Tạo tài khoản Inferless: Đăng ký tài khoản Inferless và chọn không gian làm việc mong muốn của bạn
Thêm mô hình mới: Nhấp vào nút 'Thêm mô hình tùy chỉnh' trong không gian làm việc của bạn. Bạn có thể nhập mô hình từ Hugging Face, GitHub hoặc tải lên các tệp cục bộ
Định cấu hình cài đặt mô hình: Chọn khung của bạn (PyTorch, TensorFlow, v.v.), cung cấp tên mô hình và chọn giữa các tùy chọn GPU dùng chung hoặc chuyên dụng
Thiết lập cấu hình thời gian chạy: Tạo hoặc tải lên tệp inferless-runtime-config.yaml để chỉ định các yêu cầu và phụ thuộc thời gian chạy
Triển khai các hàm cần thiết: Trong app.py, triển khai ba hàm chính: initialize() để thiết lập mô hình, infer() cho logic suy luận và finalize() để dọn dẹp
Thêm biến môi trường: Thiết lập các biến môi trường cần thiết như thông tin xác thực AWS nếu cần cho mô hình của bạn
Triển khai mô hình: Sử dụng giao diện web hoặc Inferless CLI để triển khai mô hình của bạn. Lệnh: inferless deploy
Kiểm tra triển khai: Sử dụng lệnh inferless remote-run để kiểm tra mô hình của bạn trong môi trường GPU từ xa
Thực hiện các lệnh gọi API: Sau khi triển khai, hãy sử dụng điểm cuối API được cung cấp với các lệnh curl để thực hiện các yêu cầu suy luận đến mô hình của bạn
Theo dõi hiệu suất: Theo dõi hiệu suất mô hình, chi phí và khả năng mở rộng thông qua bảng điều khiển Inferless
Câu hỏi Thường gặp về Inferless
Inferless là một nền tảng suy luận GPU không máy chủ cho phép các công ty triển khai và mở rộng các mô hình máy học mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng. Nó cung cấp khả năng triển khai nhanh chóng và giúp các công ty chạy các mô hình tùy chỉnh được xây dựng trên các khung nguồn mở một cách nhanh chóng và giá cả phải chăng.
Video Inferless
Bài viết phổ biến
SweetAI Chat so sánh với Secret Desires: Ứng dụng xây dựng AI Partner nào phù hợp với bạn? | 2025
Jul 10, 2025
Cách tạo video động vật AI lan truyền năm 2025: Hướng dẫn từng bước
Jul 3, 2025
Các lựa chọn thay thế hàng đầu cho SweetAI Chat năm 2025: So sánh các nền tảng AI Girlfriend & NSFW Chat tốt nhất
Jun 30, 2025
SweetAI Chat so sánh với GirlfriendGPT: Nền tảng AI Girlfriend nào tốt nhất cho bạn vào năm 2025
Jun 30, 2025
Phân tích Trang web Inferless
Lưu lượng truy cập & Xếp hạng của Inferless
33.6K
Lượt truy cập hàng tháng
#767298
Xếp hạng Toàn cầu
#2236
Xếp hạng Danh mục
Xu hướng Lưu lượng truy cập: Feb 2025-Jun 2025
Thông tin chi tiết về Người dùng Inferless
00:00:14
Thời lượng Truy cập Trung bình
2.19
Số trang mỗi lần Truy cập
41.7%
Tỷ lệ Thoát của Người dùng
Khu vực Hàng đầu của Inferless
US: 14.83%
IN: 12.83%
VN: 9.03%
ES: 7.26%
KR: 6.82%
Others: 49.22%
Công cụ AI Mới nhất Tương tự Inferless
invoices.dev
invoices.dev là một nền tảng lập hóa đơn tự động tạo hóa đơn trực tiếp từ các cam kết Git của các nhà phát triển, với khả năng tích hợp cho các dịch vụ GitHub, Slack, Linear và Google.
Monyble
Monyble là một nền tảng AI không mã cho phép người dùng khởi động các công cụ và dự án AI trong vòng 60 giây mà không cần chuyên môn kỹ thuật.
Devozy.ai
Devozy.ai là một nền tảng tự phục vụ cho nhà phát triển được hỗ trợ bởi AI, kết hợp quản lý dự án Agile, DevSecOps, quản lý hạ tầng đa đám mây, và quản lý dịch vụ CNTT thành một giải pháp thống nhất để tăng tốc độ cung cấp phần mềm.
Mediatr
MediatR là một thư viện .NET mã nguồn mở phổ biến triển khai mẫu Mediator để cung cấp xử lý yêu cầu/phản hồi đơn giản và linh hoạt, xử lý lệnh và thông báo sự kiện trong khi thúc đẩy sự kết nối lỏng lẻo giữa các thành phần ứng dụng.
Công cụ AI Phổ biến Giống Inferless
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat là một trợ lý lập trình được hỗ trợ bởi AI cung cấp các tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên, các gợi ý mã theo thời gian thực, và hỗ trợ theo ngữ cảnh trực tiếp trong các IDE được hỗ trợ và GitHub.com.
Rememberall
Rememberall là một giải pháp bộ nhớ dài hạn an toàn, mã nguồn mở cho phép các ứng dụng AI và các mô hình GPT duy trì bộ nhớ liên tục qua các cuộc trò chuyện thông qua khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa và lưu trữ vector.
Upsonic
Upsonic là một khung công tác tác nhân AI tập trung vào độ tin cậy với kiến trúc máy khách-máy chủ được docker hóa, cho phép các quy trình làm việc của tác nhân đáng tin cậy thông qua các tính năng nâng cao như lớp xác minh, kiến trúc tam giác và tích hợp Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP).
GitHub MCP Server
GitHub MCP Server là một máy chủ Giao thức ngữ cảnh mô hình cho phép tích hợp liền mạch giữa các mô hình AI và API GitHub, cung cấp các công cụ tiêu chuẩn để quản lý kho lưu trữ, theo dõi vấn đề và các thao tác mã.