Das Beste des Jahres 82 Stück Infrastruktur AI Tools

Beliebte KI-Tools in der Kategorie Infrastruktur umfassen Cloudflare、Google Cloud、OctoAI、Supabase、Ollama、Hewlett Packard Enterprise (HPE)、Broadcom、DigitalOcean、NVIDIA Build、Runpod und andere, die Ihnen helfen, Ihre Effizienz schnell zu steigern.

Oneinfer

Oneinfer

Oneinfer ist eine hochleistungsfähige KI-Inferenzplattform für Entwickler. Sie bietet eine einheitliche API für den Zugriff auf über 15 …

2.4K
Gmi Cloud

Gmi Cloud

Gmi Cloud ist eine hochleistungsfähige GPU-Cloud-Plattform für skalierbares KI-Training und Inferenz. Sie bietet On-Demand-Zugriff auf erstklassige NVIDIA-GPUs, eine …

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Baseten

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Baseten ist eine produktionsreife Inferenzplattform für die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von KI-Modellen. Sie bietet hochleistungsfähige Laufzeitumgebungen, nahtlose …

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BrainHost

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BrainHost bietet hochleistungsfähiges KVM VPS Hosting mit NVMe-Speicher, konzipiert für Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit. Mit 30-Sekunden-Bereitstellung, globalen Rechenzentren in …

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UltiHash

UltiHash

UltiHash ist eine hochleistungsfähige, Kubernetes-native Objektspeicherplattform, die speziell für KI- und Big-Data-Workloads entwickelt wurde. Sie bietet blitzschnellen Datenzugriff, …

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Irisradgroup

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Irisradgroup ist eine KI-gestützte Infratech-Lösung, die die Wartung von Straßen und Straßenanlagen automatisiert. Mithilfe spezieller Kameras und eines …

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Hewlett Packard Enterprise (HPE)

Hewlett Packard Enterprise (HPE)

Hewlett Packard Enterprise (HPE) ist ein globales Edge-to-Cloud-Unternehmen, das umfassende KI-, Hybrid-Cloud-, Netzwerk- und Datenlösungen für Unternehmen anbietet. …

6.6M
Ollama

Ollama

Ollama ist ein leistungsstarkes Open-Source-Framework zum lokalen Ausführen von großen Sprachmodellen (LLMs) wie Llama 3, Mistral und Gemma …

15.0M
HIVE Digital Technologies

HIVE Digital Technologies

HIVE Digital Technologies ist ein weltweit führender Anbieter von nachhaltiger Rechenzentrumsinfrastruktur, spezialisiert auf groß angelegtes Bitcoin-Mining und die …

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Exa Laboratories

Exa Laboratories

Exa Laboratories (jetzt Zettascale) ist ein von YC unterstütztes Startup aus dem Silicon Valley, das hochmoderne, energieeffiziente rekonfigurierbare …

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Arbius

Arbius

Arbius ist ein dezentrales Peer-to-Peer-Netzwerk für maschinelles Lernen, das einen globalen Marktplatz für KI-Rechenleistung schafft. Es ermöglicht Modell-Erstellern, …

5.6K
O.systems

O.systems

O.systems ist eine grundlegende Organisation, die sich der Gestaltung der dezentralen KI-Ära widmet. Sie führt die Governance, Forschung …

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Prediction Guard

Prediction Guard

Prediction Guard ist eine KI-Plattform für Unternehmen, die es Organisationen ermöglicht, große Sprachmodelle (LLMs) sicher hinter ihrer eigenen …

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Protocol Labs

Protocol Labs

Protocol Labs ist ein Forschungs-, Entwicklungs- und Bereitstellungslabor für Netzwerkprotokolle. Es treibt Durchbrüche in der Computertechnologie voran, mit …

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Nebius

Nebius

Nebius ist eine hochleistungsfähige Cloud-Plattform, die speziell für anspruchsvolle KI- und Machine-Learning-Workloads entwickelt wurde. Sie bietet skalierbaren Zugriff …

4.0K
StackSpaces

StackSpaces

StackSpaces ist eine integrierte Entwicklungsplattform, die Entwicklern hilft, Full-Stack-KI-Anwendungen einfach zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren. Sie bietet …

2.4K
Replicate

Replicate

Replicate ist eine Cloud-Plattform für Entwickler, um KI-Modelle über eine einfache API auszuführen, zu optimieren und bereitzustellen. Sie …

1.3M
Substrate

Substrate

Substrate ist eine Entwicklerplattform zum Erstellen von hochleistungsfähigen, agentenbasierten KI-Anwendungen. Es bietet elegante SDKs, eine umfassende Bibliothek optimierter …

4.5K
ClawCloud Run

ClawCloud Run

ClawCloud Run ist eine Cloud-native Entwicklungsplattform, die den Anwendungslebenszyklus vereinfachen soll. Sie ermöglicht Entwicklern, Anwendungen in einer einheitlichen …

238.1K
DistributeAI

DistributeAI

DistributeAI ist eine dezentrale KI-Supercomputer-Plattform, die Entwicklern skalierbaren und kostengünstigen Zugang zu einer riesigen Bibliothek von Open-Source-KI-Modellen bietet. …

8.6K
Fastly

Fastly

Fastly ist eine führende Edge-Cloud-Plattform, die für die Erstellung, Sicherung und Bereitstellung schneller, skalierbarer digitaler Erlebnisse entwickelt wurde. …

327.2K
Forefront

Forefront

Forefront ist eine Entwicklerplattform zum Erstellen mit Open-Source-KI. Sie vereinfacht das Ausführen, Feinabstimmen und Bereitstellen von großen Sprachmodellen …

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Currux Vision

Currux Vision

Currux Vision bietet autonome KI-Systeme für intelligente Infrastrukturen, spezialisiert auf intelligente Verkehrssysteme (IVS). Es nutzt bestehende CCTV-Kameras, um …

2.7K
Permit.io

Permit.io

Permit.io ist eine Full-Stack-Autorisierungsplattform, die für das KI-Zeitalter entwickelt wurde. Sie vereinfacht die Implementierung komplexer Zugriffskontrollen wie RBAC, …

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Tensorfuse

Tensorfuse

Tensorfuse ist eine serverlose GPU-Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, generative KI-Modelle in ihrer eigenen AWS-Cloud zu optimieren, bereitzustellen …

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Cortex Labs

Cortex Labs

Cortex Labs ist eine dezentrale, quelloffene öffentliche Blockchain, die darauf ausgelegt ist, KI-Modelle und KI-gestützte dApps direkt auf …

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enqAI

enqAI

enqAI ist ein dezentrales Netzwerk, das sich der Bereitstellung unzensierter und unvoreingenommener KI-Modelle widmet. Über seine Eridu-API bietet …

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PowerSpect

PowerSpect

PowerSpect ist eine KI-gestützte Plattform, die die Inspektion von Infrastrukturen vereinfacht und automatisiert. Sie nutzt fortschrittliche Computer Vision, …

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DigitalOcean

DigitalOcean

DigitalOcean ist eine entwicklerorientierte Cloud-Infrastrukturplattform, die das Erstellen, Bereitstellen und Skalieren von Anwendungen vereinfacht. Sie bietet eine umfassende …

4.7M
NVIDIA Build

NVIDIA Build

NVIDIA Build ist eine umfassende Plattform für Entwickler und Unternehmen, um produktionsreife generative KI-Modelle zu entdecken, anzupassen und …

2.8M
Vast.ai

Vast.ai

Vast.ai ist eine führende GPU-Cloud-Plattform, die On-Demand-Zugriff auf ein riesiges Netzwerk von GPUs für KI- und Machine-Learning-Workloads bietet. …

1.2M
thundercompute

thundercompute

Thunder Compute bietet eine extrem kostengünstige GPU-Cloud-Plattform, die für KI- und Machine-Learning-Entwickler entwickelt wurde. Sie stellt On-Demand-GPU-Instanzen wie …

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Inferless

Inferless

Inferless ist eine serverlose GPU-Plattform, die für Entwickler konzipiert wurde, um Machine-Learning-Modelle in Minuten bereitzustellen. Sie eliminiert das …

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massedcompute

massedcompute

Massed Compute ist eine Cloud-Plattform, die bedarfsgesteuerte, hochleistungsfähige NVIDIA GPUs und CPUs bereitstellt. Sie bietet flexible, skalierbare und …

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Predibase

Predibase

Predibase ist eine End-to-End-Entwicklerplattform für das effiziente Fine-Tuning und Bereitstellen von Open-Source Large Language Models (LLMs). Sie ermöglicht …

6.2K
Zeabur

Zeabur

Zeabur ist eine KI-gestützte Bereitstellungsplattform (PaaS), die für Entwickler konzipiert wurde. Sie ermöglicht die Ein-Klick-Bereitstellung für jedes Projekt, …

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Heurist AI

Heurist AI

Heurist AI ist eine dezentrale Full-Stack-KI-Infrastruktur, die für die On-Chain-Wirtschaft entwickelt wurde. Sie bietet Entwicklern eine einheitliche API …

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PPIO

PPIO

PPIO ist eine führende verteilte Cloud-Computing-Plattform, die kostengünstige, hochleistungsfähige KI-Rechenleistung, Modell-APIs und Edge-Computing-Dienste anbietet. Sie bietet Entwicklern und …

83.6K
Fireworks AI

Fireworks AI

Eine Hochleistungsplattform für Entwickler zum Erstellen, Anpassen und Skalieren von generativen KI-Anwendungen. Sie bietet eine branchenführende schnelle Inferenz-Engine, …

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Spheron

Spheron

Spheron ist ein dezentrales GPU-Netzwerk (DePIN), das skalierbare und kostengünstige Rechenleistung für KI/ML-Workloads bereitstellt. Durch die Bündelung ungenutzter …

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HyperAI

HyperAI

HyperAI ist eine in Europa ansässige, hyperlokale GPU-Cloud-Plattform, die entwickelt wurde, um KI-Computing auf Unternehmensebene zugänglich zu machen. …

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ClearML GenAI App Engine

ClearML GenAI App Engine

Eine unternehmenstaugliche Plattform für die schnelle Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von Generative AI-Anwendungen. Sie bietet eine einheitliche Infrastruktur-Kontrollebene, …

89.3K
Google Cloud

Google Cloud

Google Cloud ist eine umfassende Suite von Cloud-Computing-Diensten, die Infrastruktur, Plattform und serverlose Umgebungen bereitstellt. Sie zeichnet sich …

49.9M
Cirrascale Cloud Services

Cirrascale Cloud Services

Cirrascale bietet hochleistungsfähige, dedizierte GPU-Cloud-Dienste, die auf groß angelegte KI, Deep Learning und High-Performance Computing (HPC) zugeschnitten sind. …

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Clore.ai

Clore.ai

Clore.ai ist ein dezentraler GPU-Marktplatz, der On-Demand-Zugriff auf ein globales Netzwerk von Hochleistungsrechenressourcen bietet. Er verbindet Benutzer, die …

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aistudio

aistudio

aistudio ist eine All-in-One-KI-Lern- und Entwicklungsgemeinschaft von Baidu, die auf der PaddlePaddle Deep-Learning-Plattform basiert. Es bietet Entwicklern eine …

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Salad

Salad

Salad ist eine verteilte GPU-Cloud-Plattform, die ungenutzte Rechenleistung aus einem globalen Netzwerk von Consumer-PCs nutzt. Sie bietet Unternehmen …

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Juice

Juice

Juice ist eine reine Software-Plattform, die GPU-over-IP ermöglicht und es Ihnen erlaubt, GPU-Ressourcen über jedes Standardnetzwerk abzurufen, zu …

5.7K
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Not Diamond

Not Diamond ist eine intelligente Multi-Modell-Infrastruktur für Entwickler. Es nutzt prädiktives Modell-Routing und automatische Prompt-Anpassung, um Teams dabei …

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Supabase

Supabase

Supabase ist eine Open-Source-Alternative zu Firebase und bietet eine komplette Backend-Lösung auf Basis von Postgres. Es bietet eine …

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Über Infrastruktur

KI-Infrastruktur bietet die grundlegenden Plattformen, Dienste und Hardware, die zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen der künstlichen Intelligenz erforderlich sind. Diese Tools bieten skalierbare Rechenressourcen wie GPUs und TPUs sowie spezielle Software zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Sie sind unerlässlich für Entwickler und Organisationen, die große Datensätze und komplexe Berechnungen bewältigen müssen, und ermöglichen die Erstellung maßgeschneiderter KI-Lösungen im großen Maßstab. Diese Infrastruktur abstrahiert die Komplexität der Hardware-Verwaltung, sodass sich Teams auf die Modellentwicklung und Innovation konzentrieren können.

Kernfunktionen

  • Skalierbare Rechenressourcen: On-Demand-Zugriff auf leistungsstarke GPUs und TPUs zur Beschleunigung von Modelltraining und Inferenz.
  • Modellbereitstellung & Hosting: Verwaltete Dienste und APIs zur Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen mit automatischer Skalierung und Überwachung.
  • MLOps-Plattformen: Integrierte Toolchains zur Automatisierung und Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens, von der Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung.
  • Optimierter Datenspeicher: Hochleistungs-Speicherlösungen, die für große Datensätze im KI-Training entwickelt wurden.
  • Entwicklungsumgebungen: Vorkonfigurierte Umgebungen mit den notwendigen Frameworks und Bibliotheken für die KI-Entwicklung.

Anwendungsfälle

KI-Infrastruktur ist entscheidend für Technologieunternehmen, Forschungseinrichtungen und Unternehmen, die eigene KI-Fähigkeiten aufbauen. Sie wird zum Trainieren großer Sprachmodelle (LLMs), zur Entwicklung von Computer-Vision-Systemen für die industrielle Automatisierung und zur Bereitstellung von Echtzeit-Empfehlungsmaschinen für E-Commerce-Plattformen verwendet. Data-Science-Teams nutzen sie zur Verwaltung komplexer Experimentverfolgung und Modellversionierung.

Auswahlkriterien

Bei der Auswahl einer KI-Infrastruktur sollten Sie die spezifischen Rechenanforderungen berücksichtigen, wie z. B. den Typ und die Anzahl der benötigten GPUs. Bewerten Sie die Skalierbarkeit der Plattform und ihre Fähigkeit, schwankende Arbeitslasten zu bewältigen. Beurteilen Sie die Vollständigkeit ihrer MLOps-Tools zur Optimierung Ihres Arbeitsablaufs. Analysieren Sie schließlich das Preismodell – Pay-as-you-go, reservierte Instanzen oder serverlos – um es an Ihr Budget und Ihre Nutzungsmuster anzupassen.

InfrastrukturAnwendungsfälle

1

Training eines benutzerdefinierten großen Sprachmodells

Ein Forschungslabor oder ein KI-Startup muss ein großes Sprachmodell (LLM) auf einem proprietären Datensatz trainieren. Sie nutzen einen KI-Infrastrukturanbieter, um auf einen Cluster von Hunderten von Hochleistungs-GPUs zuzugreifen. Dies ermöglicht es ihnen, verteiltes Training effizient durchzuführen und die Trainingszeit von Monaten auf Wochen zu reduzieren. Die vorkonfigurierten Umgebungen und Datenspeicherlösungen der Plattform vereinfachen den Einrichtungsprozess, sodass sich Forscher auf die Modellarchitektur und das Experimentieren statt auf die Verwaltung der Hardware konzentrieren können.

2

Bereitstellung einer Echtzeit-Inferenz-API

Ein E-Commerce-Unternehmen möchte ein maschinelles Lernmodell für Echtzeit-Produktempfehlungen bereitstellen. Sie nutzen einen verwalteten Modell-Hosting-Dienst von einem KI-Infrastrukturanbieter. Dieser Dienst bietet einen skalierbaren API-Endpunkt, der Verkehrsspitzen während Verkaufsveranstaltungen automatisch bewältigt. Die integrierten Überwachungstools ermöglichen es ihrem Betriebsteam, Latenz- und Fehlerraten zu verfolgen und so ein reibungsloses Benutzererlebnis zu gewährleisten. Durch die Nutzung eines verwalteten Dienstes vermeidet das Unternehmen die Komplexität der Einrichtung und Wartung einer eigenen Bereitstellungsinfrastruktur.

3

Verwaltung eines End-to-End-MLOps-Workflows

Ein Data-Science-Team eines Unternehmens verwaltet Dutzende von Modellen in der Produktion. Sie führen eine MLOps-Plattform ein, um ihren gesamten Workflow zu optimieren. Die Plattform bietet Tools für die Datenversionierung, das Experiment-Tracking und eine Modellregistrierung. Dies schafft einen reproduzierbaren und überprüfbaren Pfad für jedes Modell. Ihre CI/CD-Pipelines sind in die Plattform integriert und automatisieren den Prozess des Testens, Validierens und Bereitstellens neuer Modellversionen, was manuelle Fehler erheblich reduziert und die Markteinführungszeit für neue KI-Funktionen beschleunigt.

4

Feinabstimmung eines Basismodells über eine API

Ein Entwickler erstellt einen spezialisierten Chatbot für die Rechtsbranche. Anstatt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, verwendet er eine serverlose API von einem Infrastrukturanbieter, um ein großes Basismodell feinabzustimmen. Er lädt einen kleinen, kuratierten Datensatz mit rechtlichen Fragen und Antworten in den Dienst hoch. Die Plattform übernimmt den gesamten Feinabstimmungsprozess auf ihrer verwalteten Infrastruktur. Nach Abschluss erhält der Entwickler Zugriff auf einen privaten API-Endpunkt für sein angepasstes Modell, was eine einfache Integration in seine Anwendung ermöglicht, ohne Server verwalten zu müssen.

5

Aufbau einer skalierbaren Datenverarbeitungspipeline

Ein Unternehmen für Computer Vision muss Millionen von Bildern verarbeiten, um sie für das Modelltraining vorzubereiten. Sie nutzen Cloud-Speicher- und Datenverarbeitungsdienste von einem KI-Infrastrukturanbieter. Sie erstellen eine automatisierte Pipeline, die Verarbeitungsaufträge – wie Größenänderung und Normalisierung – auslöst, wann immer neue Bilder hochgeladen werden. Dieser serverlose Ansatz ermöglicht es ihnen, riesige Datenmengen parallel zu verarbeiten, ohne Server bereitstellen oder verwalten zu müssen, und stellt sicher, dass ihre Datensätze immer für den nächsten Trainingslauf bereit sind.

6

Kollaborative KI-Entwicklung in einer sicheren Umgebung

Ein Finanzdienstleistungsunternehmen entwickelt ein Betrugserkennungsmodell unter Verwendung sensibler Kundendaten. Sie benötigen eine sichere und kollaborative Umgebung. Sie verwenden eine spezialisierte KI-Plattform, die isolierte Entwicklungsumgebungen (Notebooks) mit strengen Zugriffskontrollen bietet. Datenwissenschaftler können an der Modellentwicklung zusammenarbeiten, ohne Rohdaten preiszugeben. Die integrierten Sicherheitsfunktionen und Konformitätszertifizierungen der Plattform stellen sicher, dass alle Entwicklungsaktivitäten den Branchenvorschriften entsprechen, was Innovation bei gleichzeitigem Schutz der Daten ermöglicht.

InfrastrukturHäufig gestellte Fragen