Diese KI ermöglicht es, Modelle in wenigen Sekunden zu starten, zu trainieren und bereitzustellen, dank einer global verteilten Cloud-GPU. RunPod stellt auf Abruf NVIDIA H100, A100 oder AMD MI300X-GPUs bereit, sekundengenau abgerechnet, ohne Eintritts- oder Austrittsgebühren. Der serverless-Modus löst Worker aus, die unter 250 ms starten und je nach Nachfrage von 0 auf Hunderten von Knoten skalieren, wodurch teure Überkapazitäten vermieden werden. Ein präzises Dashboard liefert Logs, Metriken und Analytik in Echtzeit, um Latenz, Nutzung und Budget zu verfolgen. Das NVMe-Netzwerk bietet bis zu 100 Gbps und 100 TB Netzwerkspeicher für große Datensätze. Eine CLI vereinfacht Bereitstellung und Updates, während SOC2-Konformität Sicherheit auf Unternehmensebene gewährleistet. Durch das Management der Infrastruktur beschleunigt RunPod jeden Arbeitsprozess von Datenwissenschaftlern, Forschern und Produktteams und schafft Freiraum für Innovation.
Die Plattform startet einen GPU-Pod in wenigen Sekunden dank Flashboot. Dieser Geschwindigkeitsvorteil ermöglicht es Datenwissenschaftlern, die Prototyping-Zyklen zu vervielfachen und ihre Modelle ohne Wartezeiten zu validieren, wodurch Kosten und Zeitpläne sinken.
Der serverless-Dienst führt jede Anfrage mit einem Start von unter 250 ms aus. Die GPU-Systeme gehen sofort auf große Skalierung und fallen wieder ab, sobald die Nachfrage nachlässt. Die Abrechnung basiert auf der tatsächlichen Nutzung und hält Budgets unter Kontrolle.
Eine breite Auswahl an GPU NVIDIA und AMD verfügbar in mehr als 30 Regionen erfüllt jeden Bedarf, vom lokalen Test bis zum langfristigen Training. Öffentliche oder private Container konfigurieren die ideale Umgebung. Die wettbewerbsfähigen Stundentarife vermeiden unnötige Ausgaben.
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Die Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, die besten Tools für künstliche Intelligenz zu entdecken.
