Модаль – высокопроизводительная инфраструктура ИИ это облачная платформа, которая позволяет стартапам и разработчикам запускать, масштабировать и развертывать пользовательские модели ИИ и рабочие нагрузки с помощью сверхбыстрых контейнерных вычислений. Он предлагает автомасштабирование, бесшовную интеграцию пользовательского кода, аппаратные опции (включая графические процессоры, такие как Nvidia H100 / A100 и процессоры) и бессерверные цены, которые взимаются за фактическое использование вычислений. Система подчеркивает быстрые холодные ботинки, легкое развертывание и возможность принести свой собственный код при масштабировании на тысячи графических процессоров по мере роста спроса. Он поддерживает работу OpenAI-совместимых служб LLM, моделей диффузии, тонкой настройки, пакетной обработки и различных возможностей хранения данных и оркестровки, все доступные через Python и минимальный объем управления инфраструктурой. Платформа нацелена на модели, выводы, обучение и сложные задачи с акцентом на скорость, надежность и безопасность (SOC 2 и HIPAA в определенных конфигурациях).
Как использовать модаль
- Определите свою среду и код. Принесите свои собственные функции Python, укажите аппаратное обеспечение, память и любые зависимости.
- Разверните свою функцию в качестве веб-доступной конечной точки или пакетной работы. Используйте простые декораторы или конфигурацию для раскрытия API и выполнения задач.
- Автомасштаб по мере необходимости. Modal автоматически масштабирует контейнеры от нуля до тысяч графических процессоров для обработки всплесков, а затем масштабируется вниз.
- Монитор и отладка. Используйте встроенные функции отладки, журналов и наблюдения; установите облачное хранилище и экспортируйте журналы во внешние инструменты.
Расходы основаны на фактическом использовании вычислений; цены варьируются в зависимости от типа ресурса и региона.
Случаи использования
- Вывод языковой модели и обслуживание с заменой OpenAI-совместимого API
- Точная настройка и обучение с GPU (A100, H100) по требованию
- Обработка пакетов и параллельное выполнение задач в масштабе
- Обработка данных, оценка моделей и рабочие процессы в стиле RAG
- Развертывание веб-сервисов и API с безопасными конечными точками HTTPS
Основные способности
- Бессерверные вычисления: масштабирование до сотен или тысяч графических процессоров по требованию, с автомасштабированием
- Bring-your-own-code: запустите пользовательские функции Python с минимальным набором
- Подсекундные холодные ботинки: быстрое время запуска для интерактивного развития
- Точная настройка и обучение: предоставление графических процессоров Nvidia A100/H100 в считанные секунды для экспериментов
- Обработка партии и очереди за работой: эффективное параллельное выполнение для больших рабочих нагрузок
- Веб-конечные точки: развертывание и управление веб-сервисами с безопасными конечными точками
- Интеграции: бесшовное крепление хранилища (S3, R2 и т. Д.)
- Гибкие среды: выбор оборудования, памяти и совместимости с популярными ML фреймворками
- Безопасность и управление: SOC 2 и HIPAA готовые конфигурации для корпоративных нужд
- Ценообразование с учетом затрат: оплата по фактическому использованию вычислений с прозрачным ценообразованием в секунду / за процессор
- Сотрудничество и масштабируемость: поддержка команд и крупных организаций с масштабируемой инфраструктурой
Как это работает
- Определите аппаратное обеспечение и среду вместе с функциями Python; развертывайте как модульные блоки (функции), которые можно вызывать или запускать параллельно.
- Modal обрабатывает оркестровку контейнеров, автомасштабирование и предоставление ресурсов, что позволяет выполнять высокопроизводительные вычисления в масштабе без традиционных головной боли в инфраструктуре.
- Логи, метрики и хранилища легко интегрируются для наблюдения и воспроизводимости.
Безопасность и правовые соображения
- Использование в соответствии с применимыми законами и условиями; проверка лицензирования моделей и данных; обеспечение конфиденциальности и безопасности данных при обработке конфиденциальной информации.
