Modal: Hochleistungsfähige KI-Infrastruktur

Modal

3 | 180 | 0
Typ:
Website
Letzte Aktualisierung:
2025/08/22
Beschreibung:
Modal: Serverlose Plattform für KI- und Datenteams. Führen Sie CPU-, GPU- und datenintensive Berechnungen mit Ihrem eigenen Code in großem Maßstab aus.
Teilen:
KI-Infrastruktur
Serverlos
GPU-Computing
Python
Stapelverarbeitung

Übersicht von Modal

Was ist Modal?

Modal ist eine serverlose Plattform, die für KI- und Datenteams entwickelt wurde und eine hochleistungsfähige Infrastruktur für KI-Inferenz, groß angelegte Batch-Verarbeitung und die Ausführung von Code in einer Sandbox bietet. Sie vereinfacht die Bereitstellung und Skalierung von KI-Anwendungen und ermöglicht es Entwicklern, sich auf den Code und nicht auf die Verwaltung der Infrastruktur zu konzentrieren.

Hauptmerkmale:

  • Serverlose KI-Inferenz: Skalieren Sie die KI-Inferenz nahtlos, ohne Server verwalten zu müssen.
  • Groß angelegte Batch-Verarbeitung: Führen Sie Workloads mit hohem Volumen effizient mit serverloser Preisgestaltung aus.
  • Ausführung von Code in einer Sandbox: Führen Sie Code sicher und flexibel aus.
  • Containerstarts in weniger als einer Sekunde: Iterieren Sie schnell in der Cloud mit einem Rust-basierten Container-Stack.
  • Null Konfigurationsdateien: Definieren Sie Hardware- und Containeranforderungen neben Ihren Python-Funktionen.
  • Automatische Skalierung auf Hunderte von GPUs: Verarbeiten Sie unvorhersehbare Lasten, indem Sie auf Tausende von GPUs skalieren.
  • Schnelle Kaltstarts: Laden Sie Gigabyte an Gewichten in Sekunden mit einem optimierten Container-Dateisystem.
  • Flexible Umgebungen: Bringen Sie Ihr eigenes Image mit oder erstellen Sie eines in Python.
  • Nahtlose Integrationen: Exportieren Sie Funktionsprotokolle nach Datadog oder OpenTelemetry-kompatiblen Anbietern.
  • Datenspeicher: Verwalten Sie Daten mühelos mit Netzwerklaufwerken, Key-Value-Stores und Warteschlangen.
  • Auftragsplanung: Richten Sie Cronjobs, Wiederholungsversuche und Timeouts ein, um Workloads zu steuern.
  • Web-Endpunkte: Stellen Sie Webdienste mit benutzerdefinierten Domänen und sicheren HTTPS-Endpunkten bereit und verwalten Sie sie.
  • Integrierte Fehlersuche: Beheben Sie Fehler effizient mit der Modal-Shell.

Wie verwendet man Modal?

Die Verwendung von Modal umfasst die Definition von Hardware- und Containeranforderungen neben Ihren Python-Funktionen. Die Plattform skaliert Ressourcen automatisch basierend auf der Workload. Sie unterstützt die Bereitstellung von benutzerdefinierten Modellen, beliebten Frameworks und allem, was in einem Container ausgeführt werden kann.

  1. Definieren Sie Ihre Funktionen: Geben Sie die Hardware- und Containeranforderungen an.
  2. Stellen Sie Ihren Code bereit: Modal übernimmt die Bereitstellung und Skalierung.
  3. Integrieren Sie sich in andere Dienste: Verwenden Sie Integrationen mit Datadog, S3 und anderen Cloud-Anbietern.

Warum ist Modal wichtig?

Modal ist wichtig, weil es die Bereitstellung und Skalierung von KI-Anwendungen vereinfacht. Es macht es für Entwickler überflüssig, komplexe Infrastrukturen zu verwalten, und ermöglicht es ihnen, sich auf die Erstellung und Iteration ihrer Modelle und ihres Codes zu konzentrieren. Das serverlose Preismodell der Plattform trägt auch dazu bei, die Kosten zu senken, da nur die verbrauchten Ressourcen in Rechnung gestellt werden.

Wo kann ich Modal verwenden?

Modal kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter:

  • Generative KI-Inferenz
  • Feinabstimmung und Training
  • Batch-Verarbeitung
  • Webdienste
  • Auftragswarteschlangen
  • Datenanalyse

Wie fange ich am besten mit Modal an?

Der beste Weg, um mit Modal zu beginnen, ist der Besuch ihrer Website und die Erkundung ihrer Dokumentation und Beispiele. Sie bieten einen kostenlosen Plan mit 30 US-Dollar Rechenleistung pro Monat an, was ausreicht, um mit der Plattform zu beginnen und zu experimentieren. Der Community-Slack-Kanal ist auch eine großartige Ressource, um Hilfe zu erhalten und sich mit anderen Benutzern zu vernetzen.

Beste Alternativwerkzeuge zu "Modal"

Float16.cloud
Kein Bild verfügbar
113 0

Float16.cloud bietet serverlose GPUs für die KI-Entwicklung. Stellen Sie Modelle sofort auf H100-GPUs mit Pay-per-Use-Preisen bereit. Ideal für LLMs, Feinabstimmung und Training.

serverlose gpu
h100 gpu
NVIDIA NIM
Kein Bild verfügbar
98 0

Entdecken Sie die NVIDIA NIM APIs für optimierte Inferenz und Bereitstellung führender KI-Modelle. Erstellen Sie generative KI-Anwendungen für Unternehmen mit Serverless APIs oder hosten Sie sie selbst auf Ihrer GPU-Infrastruktur.

Inferenz-Microservices
generative KI
Runpod
Kein Bild verfügbar
188 0

Runpod ist eine KI-Cloud-Plattform, die die Erstellung und Bereitstellung von KI-Modellen vereinfacht. Bietet On-Demand-GPU-Ressourcen, serverlose Skalierung und Enterprise-Grade-Uptime für KI-Entwickler.

GPU-Cloud-Computing
GPUX
Kein Bild verfügbar
237 0

GPUX ist eine serverlose GPU-Inferenzplattform, die 1-Sekunden-Kaltstarts für KI-Modelle wie StableDiffusionXL, ESRGAN und AlpacaLLM mit optimierter Leistung und P2P-Fähigkeiten ermöglicht.

GPU-Inferenz
serverlose KI
Inferless
Kein Bild verfügbar
118 0

Inferless bietet blitzschnelle serverlose GPU-Inferenz für die Bereitstellung von ML-Modellen. Es ermöglicht skalierbare, mühelose Bereitstellung benutzerdefinierter Machine-Learning-Modelle mit Funktionen wie automatischer Skalierung, dynamischem Batching und Unternehmenssicherheit.

serverlose Inferenz
AI Engineer Pack
Kein Bild verfügbar
183 0

Das AI Engineer Pack von ElevenLabs ist das KI-Starterpaket, das jeder Entwickler benötigt. Es bietet exklusiven Zugang zu Premium-KI-Tools und -Dienstleistungen wie ElevenLabs, Mistral und Perplexity.

KI-Tools
KI-Entwicklung
LLM
Cerebrium
Kein Bild verfügbar
320 0

Cerebrium ist eine serverlose KI-Infrastrukturplattform, die die Bereitstellung von Echtzeit-KI-Anwendungen mit geringer Latenz, Zero DevOps und sekundengenauer Abrechnung vereinfacht. Stellen Sie LLMs und Vision-Modelle global bereit.

Serverlose GPU
KI-Bereitstellung
Massed Compute
Kein Bild verfügbar
320 0

Massed Compute bietet On-Demand-GPU- und CPU-Cloud-Computing-Infrastruktur für KI, maschinelles Lernen und Datenanalyse. Greifen Sie mit flexiblen und erschwinglichen Plänen auf hochleistungsfähige NVIDIA-GPUs zu.

GPU-Cloud
KI-Infrastruktur
Runpod
Kein Bild verfügbar
360 0

Runpod ist eine All-in-One-KI-Cloud-Plattform, die das Erstellen und Bereitstellen von KI-Modellen vereinfacht. Trainieren, optimieren und stellen Sie KI mühelos mit leistungsstarker Rechenleistung und automatischer Skalierung bereit.

GPU-Cloud-Computing
Deployo
Kein Bild verfügbar
313 0

Deployo vereinfacht die KI-Modellbereitstellung und verwandelt Modelle in wenigen Minuten in produktionsreife Anwendungen. Cloud-agnostische, sichere und skalierbare KI-Infrastruktur für mühelosen Machine-Learning-Workflow.

KI-Bereitstellung
MLOps
fal.ai
Kein Bild verfügbar
405 0

fal.ai: Der einfachste und kostengünstigste Weg, Gen AI zu nutzen. Integrieren Sie generative Medienmodelle mit einer kostenlosen API. Über 600 produktionsbereite Modelle.

Generative KI
KI-Modelle
Featherless.ai
Kein Bild verfügbar
311 0

Führen Sie sofort jedes Llama-Modell von HuggingFace aus, ohne Server einzurichten. Über 11.900 Modelle verfügbar. Ab 10 US-Dollar pro Monat für unbegrenzten Zugriff.

LLM-Hosting
KI-Inferenz
serverlos
Novita AI
Kein Bild verfügbar
512 0

Novita AI bietet mehr als 200 Model-APIs, benutzerdefinierte Bereitstellung, GPU-Instanzen und serverlose GPUs. Skalieren Sie die KI, optimieren Sie die Leistung und innovieren Sie mühelos und effizient.

Bereitstellung von KI-Modellen
Bria.ai
Kein Bild verfügbar
410 0

Bria.ai bietet Gen AI Developer Toolkits für Unternehmenslösungen. Greifen Sie auf vollständig lizenzierte Datensätze, quelloffene Modelle und APIs zu, um maßgeschneiderte generative KI-Lösungen für die Bilderzeugung und -bearbeitung zu erstellen.

KI-Bilderzeugung
KI-Bildbearbeitung