Float16.cloud

Float16.cloud: 用于AI开发和部署的Serverless GPU

Float16.cloud 是一个 serverless GPU 平台，旨在加速 AI 开发和部署。它提供对 GPU 驱动的基础设施的即时访问，无需复杂的设置或服务器管理。这使开发人员能够专注于编写代码和构建 AI 模型，而不是管理硬件。

什么是 Float16.cloud?

Float16.cloud 提供了一个 serverless GPU 环境，您可以在其中运行、训练和扩展 AI 模型。它消除了管理基础设施、Dockerfile 和启动脚本的开销。一切都为 AI 和 Python 开发预先加载，让您可以在几秒钟内开始。

Float16.cloud 如何工作?

Float16.cloud 提供了一个容器化环境，可在 H100 GPU 上进行原生 Python 执行。您可以上传您的代码并直接启动它，而无需构建容器或配置运行时。该平台处理 CUDA 驱动程序、Python 环境和文件挂载，让您可以专注于您的代码。

主要特性

• 最快的 GPU 启动: 在不到一秒的时间内获得计算，容器已预先加载并准备好运行。没有冷启动或等待。
• 零设置: 无需 Dockerfile、启动脚本或 DevOps 开销。
• 按使用量付费的 Spot 模式: 以按秒计费的方式在经济实惠的 Spot GPU 上进行训练、微调或批量处理。
• H100 上的原生 Python 执行: 直接在 NVIDIA H100 上运行 .py 脚本，而无需构建容器。
• 完整的执行跟踪和日志记录: 访问实时日志、查看作业历史记录以及检查请求级别的指标。
• Web 和 CLI 集成的文件 I/O: 通过 CLI 或 Web UI 上传/下载文件。支持本地文件和远程 S3 存储桶。
• 示例驱动的入门: 使用真实世界的示例自信地进行部署。
• 灵活的定价模式: 按需运行工作负载或切换到 Spot 定价。

使用案例

• 服务开源 LLM: 使用单个 CLI 命令部署与 llama.cpp 兼容的模型，如 Qwen、LLaMA 或 Gemma。
• 微调和训练: 使用您现有的 Python 代码库在临时 GPU 实例上执行训练管道。
• 一键式 LLM 部署: 在几秒钟内部署来自 Hugging Face 的开源 LLM。获得一个生产就绪的 HTTPS 端点，无需设置且具有经济高效的按小时定价。

为什么选择 Float16.cloud?

• 真正的按使用量付费定价: 只为您使用的资源付费，H100 GPU 按秒计费。
• 生产就绪的 HTTPS 端点: 立即将您的模型公开为安全的 HTTP 端点。
• 零设置环境: 系统处理 CUDA 驱动程序、Python 环境和挂载。
• Spot 优化的调度: 作业在可用的 Spot GPU 上进行调度，并按秒计费。
• 优化的推理堆栈: 包括 INT8/FP8 量化、上下文缓存和动态批处理，从而缩短部署时间并降低成本。

Float16.cloud 适合谁?

Float16.cloud 适用于:

• AI 开发人员
• 机器学习工程师
• 研究人员
• 任何需要 GPU 资源进行 AI 模型开发和部署的人

如何使用 Float16.cloud?

1. 注册一个 Float16.cloud 帐户。
2. 上传您的 Python 代码或选择一个示例。
3. 配置计算大小和其他设置。
4. 启动您的作业并监控其进度。

定价

Float16.cloud 提供按使用量付费的定价，并按秒计费。Spot 定价也适用于长时间运行的作业。

包括 CPU 和内存，以及免费存储。

安全性和认证

Float16.cloud 已获得 SOC 2 Type I 和 ISO 29110 认证。有关详细信息，请参见安全性页面。

结论

Float16.cloud 通过提供具有真正按使用量付费定价的 serverless GPU，简化了 AI 开发。它非常适合部署 LLM、微调模型和运行批量训练作业。凭借其易于使用的界面和优化的性能，Float16.cloud 帮助您加速 AI 项目并降低成本。