Inferless

Inferless는 프로덕션 워크로드를 위한 머신러닝 모델 배포를 간소화하기 위해 설계된 최첨단 서버리스 GPU 플랫폼입니다. 개발자와 데이터 과학자가 모델 파일에서 실제 운영 가능한 확장형 API 엔드포인트로 단 몇 분 만에 전환할 수 있도록 지원하며, 인프라 관리의 복잡성을 완전히 추상화합니다. Hugging Face, Git, Docker 또는 자체 CLI와 같은 소스에서 직접 배포를 지원함으로써 Inferless는 탁월한 유연성을 제공하고 프로덕션까지의 경로를 가속화합니다.

이 플랫폼은 강력한 자동 확장 기능으로 예측 불가능하고 급증하는 트래픽 패턴을 처리하도록 구축되었으며, 수요에 따라 제로에서 수백 개의 GPU까지 확장됩니다. 이를 통해 유휴 리소스 비용 없이 높은 가용성과 성능을 보장합니다. 엔터프라이즈급 신뢰성과 보안에 중점을 둔 Inferless는 SOC-2 Type II 인증을 받았으며 정기적인 취약점 스캔을 거쳐 모든 규모의 비즈니스에 신뢰할 수 있는 선택이 됩니다.

Inferless 사용 방법

Inferless에 모델을 배포하는 것은 속도와 효율성을 위해 설계된 간단한 프로세스입니다:

1. 가입 및 연결: Inferless 계정을 만들고 모델 소스를 연결합니다. Hugging Face 계정, Git 리포지토리 또는 Docker 레지스트리를 직접 통합할 수 있습니다.
2. 모델 가져오기: Inferless 작업 공간에서 '사용자 지정 모델 추가'를 선택합니다. 공급자를 선택하고 모델 이름, 유형(예: Transformer, Diffuser) 및 작업(예: 텍스트 생성, 텍스트-이미지)을 지정합니다.
3. 구성 사용자 지정: 필요에 맞게 배포를 조정합니다. 추론 코드(예: `app.py`)를 수정하고, 사용자 지정 입력 스키마를 정의하며, 특정 소프트웨어 종속성 및 라이브러리로 런타임 환경을 구성할 수 있습니다.
4. 하드웨어 및 확장 구성: 적절한 GPU 유형(예: Nvidia T4, A10, A100)을 선택합니다. 자동 확장 동작을 정의하기 위해 최소 및 최대 복제본 수를 설정합니다. 추론 시간 초과, 컨테이너 동시성 및 축소 기간과 같은 설정을 구성합니다.
5. 배포 및 모니터링: '배포'를 클릭하여 모델을 빌드하고 엔드포인트를 시작합니다. 라이브가 되면 상세한 호출 및 빌드 로그를 사용하여 성능을 모니터링하고 문제를 디버깅하며 모델을 효율적으로 개선할 수 있습니다.

Inferless의 핵심 기능

• 서버리스 GPU 인프라: 인프라 설정이나 관리가 필요 없습니다. 플랫폼이 프로비저닝, 확장 및 유지보수를 자동으로 처리합니다.
• 초고속 콜드 스타트: 최적화된 아키텍처는 대규모 모델에서도 1초 미만의 응답 시간을 보장하여 워밍업 지연을 제거합니다.
• 동적 자동 확장: 실시간 트래픽에 따라 리소스를 제로에서 수백 개의 GPU까지 자동으로 확장하여 최적의 성능과 비용을 보장합니다.
• 동적 배치: 여러 서버 측 요청을 단일 배치로 자동 결합하여 처리량과 GPU 활용도를 높입니다.
• 사용자 지정 런타임: 필요한 모든 소프트웨어 및 종속성으로 컨테이너 환경을 완전히 유연하게 사용자 지정할 수 있습니다.
• 자동화된 CI/CD: 소스 리포지토리 변경 시 모델이 자동으로 재빌드 및 재배포되도록 자동 재빌드를 활성화하여 개발 수명 주기를 간소화합니다.
• 영구 볼륨: 동시 연결을 지원하는 NFS와 유사한 쓰기 가능 볼륨을 제공하여 상태 저장 애플리케이션 및 효율적인 데이터 공유를 가능하게 합니다.
• 엔터프라이즈급 보안: SOC-2 Type II 인증을 받았으며, 데이터 보안을 보장하기 위해 정기적인 침투 테스트 및 취약점 스캔을 수행합니다.

Inferless의 사용 사례

Inferless는 다양한 AI 애플리케이션에 이상적입니다:

• 생성형 AI 애플리케이션: 챗봇, 콘텐츠 제작 및 코드 생성을 위한 대규모 언어 모델(LLM)을 낮은 지연 시간으로 배포합니다.
• 실시간 API: 사기 탐지 또는 추천 엔진과 같이 초당 높은 쿼리(QPS)와 즉각적인 응답이 필요한 서비스에 전력을 공급합니다.
• 컴퓨터 비전: 이미지 인식, 객체 감지 및 이미지 생성을 위한 모델을 대규모로 제공합니다.
• 오디오 및 음성 처리: 텍스트-음성 변환(TTS), 음성-텍스트 변환 및 기타 오디오 기반 AI 모델을 호스팅합니다.
• 비용 효율적인 프로토타이핑 및 프로덕션: 스타트업과 기업은 효과적으로 확장하면서 GPU 클라우드 비용을 최대 90%까지 크게 줄일 수 있습니다.

Inferless의 장점

Inferless 사용의 주요 장점은 사용량 기반 요금제를 통한 상당한 비용 절감, DevOps 오버헤드 제거를 통한 개발자 생산성 향상, 최소한의 지연 시간으로 우수한 성능을 제공하는 것입니다. 급증하는 워크로드를 안정적으로 처리하는 능력은 프로덕션 환경을 위한 강력한 솔루션입니다. 사용자 지정 런타임 및 Hugging Face와 같은 도구와의 직접적인 통합을 통한 플랫폼의 유연성은 모든 ML 팀에게 다재다능하고 강력한 선택이 됩니다.

가격 및 플랜

Inferless는 투명한 사용량 기반 요금 모델을 제공하며 시작을 위해 30달러의 무료 크레딧을 제공합니다.

• GPU 가격(초당 과금):
  • Nvidia T4: 시간당 $0.66
  • Nvidia A10: 시간당 $1.22
  • Nvidia A100 (80GB): 시간당 $5.36
• 볼륨 가격: 매월 첫 50GB의 스토리지는 무료입니다. 추가 스토리지는 GB당 월 $0.3입니다.
• 스타트업 플랜: 월 최소 10,000건의 추론 요청을 위해 설계되었으며, 5개의 GPU 동시성, 15일 로그 보존 및 비공개 Slack 채널을 통한 지원이 포함됩니다.
• 엔터프라이즈 플랜: 월 최소 100,000건의 추론 요청을 위한 플랜으로, 50개의 GPU 동시성, 365일 로그 보존 및 전담 지원 엔지니어가 포함됩니다.