Modal:高性能AI基础设施

Modal

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类型:
网站
最后更新:
2025/08/22
资源描述:
Modal: 面向AI和数据团队的无服务器平台。通过你自己的代码大规模运行CPU、GPU和数据密集型计算。
分享:
AI基础设施
无服务器
GPU计算
Python
批量处理

Modal 概述

Modal 是一个为 AI 和数据团队设计的无服务器平台,为 AI 推理、大规模批量处理和沙盒代码执行提供高性能基础设施。它简化了 AI 应用程序的部署和扩展,使开发人员能够专注于代码而不是基础设施管理。

主要特点:

  • 无服务器 AI 推理: 无缝扩展 AI 推理,无需管理服务器。
  • 大规模批量处理: 通过无服务器定价高效运行大容量工作负载。
  • 沙盒代码执行: 安全灵活地执行代码。
  • 亚秒级容器启动: 使用基于 Rust 的容器堆栈在云中快速迭代。
  • 零配置文件: 在 Python 函数旁边定义硬件和容器要求。
  • 自动扩展到数百个 GPU: 通过扩展到数千个 GPU 来处理不可预测的负载。
  • 快速冷启动: 通过优化的容器文件系统在几秒钟内加载千兆字节的权重。
  • 灵活的环境: 自带镜像或在 Python 中构建一个。
  • 无缝集成: 将函数日志导出到 Datadog 或与 OpenTelemetry 兼容的提供商。
  • 数据存储: 通过网络卷、键值存储和队列轻松管理数据。
  • 作业调度: 设置 cron 作业、重试和超时以控制工作负载。
  • Web 端点: 使用自定义域和安全的 HTTPS 端点部署和管理 Web 服务。
  • 内置调试: 使用模态外壳程序高效地进行故障排除。

使用 Modal 涉及在 Python 函数旁边定义硬件和容器要求。该平台根据工作负载自动扩展资源。它支持部署自定义模型、流行的框架以及可以在容器中运行的任何内容。

  1. 定义您的函数: 指定硬件和容器要求。
  2. 部署您的代码: Modal 处理部署和扩展。
  3. 与其他服务集成: 使用与 Datadog、S3 和其他云提供商的集成。

Modal 很重要,因为它简化了 AI 应用程序的部署和扩展。它消除了开发人员管理复杂基础设施的需要,使他们能够专注于构建和迭代他们的模型和代码。该平台的无服务器定价模式还有助于通过仅对使用的资源收费来降低成本。

Modal 可用于各种应用程序,包括:

  • 生成式 AI 推理
  • 微调和训练
  • 批量处理
  • Web 服务
  • 作业队列
  • 数据分析

开始使用 Modal 的最佳方式是访问他们的网站并浏览他们的文档和示例。他们提供每月 30 美元计算量的免费计划,这足以开始并尝试该平台。社区 Slack 频道也是获得帮助和与其他用户联系的绝佳资源。

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