10 bästa verktygen för distribution av ML-modeller 2026

Recensioner av de bästa verktygen för driftsättning av ML-modeller

1. 

   1

   Kubeflow

   Bäst för Kubernetes-inbyggd modellorkestrering

   • Gratisplan tillgänglig
   • Gratis att använda

   Visit Website

   

   Kubeflow är en ML-plattform med öppen källkod som bygger på Kubernetes och omfattar pipelineorkestrering, modellträning, finjustering av hyperparametrar samt modellservering med flera ramverk i moln- och lokal infrastruktur.

   Vem passar Kubeflow bäst för?

   Kubeflow passar bra för ML-teknikteam som redan kör Kubernetes och behöver hantera storskaliga träningsjobb samt servering av produktionsmodeller på sin egen infrastruktur.

   Därför valde jag Kubeflow

   Jag valde Kubeflow som en av de bästa lösningarna eftersom den är särskilt utvecklad för Kubernetes, vilket innebär att varje komponent körs som en inbyggd Kubernetes-arbetsbelastning. Jag uppskattar att Kubeflow Pipelines låter mig definiera ML-arbetsflöden från början till slut som containeriserade DAG:er, så att varje steg kan skalas oberoende. Kubeflow Trainer hanterar distribuerad träning med PyTorch, JAX och DeepSpeed utan någon anpassad klusterkonfiguration. Jag kan också använda Katib för att köra automatiska sökningar efter hyperparametrar direkt mot pågående träningsjobb i samma kluster.

   Kubeflows viktigaste funktioner

   • KServe: Distribuera tränade modeller som skalbara inferenstjänster på Kubernetes med hjälp av förbyggda körmiljöer för modellservering för TensorFlow, PyTorch och scikit-learn.
   • Modellregister: Lagra, versionshantera och spåra registrerade modeller mellan träningskörningar innan de befordras till serveringsmiljöer.
   • Notebookservrar: Starta Jupyter Notebook-instanser direkt i klustret med konfigurerbara tilldelningar av CPU, GPU och minne.
   • Isolering mellan användare: Hantera separata namnrymder och åtkomstkontroller för olika team eller projekt i ett delat kluster.

   Kubeflow-integreringar

   Kubeflow erbjuder inte traditionella inbyggda integrationer utan fungerar i stället inom Kubernetes-ekosystemet och stöder ML-ramverk som TensorFlow, PyTorch, JAX, XGBoost, HuggingFace och Apache Spark genom operatorer för delprojekten. Du kan också distribuera det på hanterade Kubernetes-tjänster från AWS, Google Cloud, Microsoft Azure och Red Hat OpenShift.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Distribueras hos alla större molnleverantörer av Kubernetes
   • Varje pipelinesteg körs i en isolerad container
   • Får höga poäng inom distribuerad träning och orkestrering

   Cons:

   • Den komplexa första konfigurationen kräver Kubernetes-expertis
   • Kräver ett särskilt plattformsteam för underhåll
   Learn more about Kubeflow:

   • Check out Kubeflow on their website
2. 

   2

   KServe

   Bäst för standardiserade inferens-API:er på Kubernetes

   • Gratisplan tillgänglig
   • Gratis att använda

   Visit Website

   

   KServe är en modellinferensplattform med öppen källkod och inbyggt Kubernetes-stöd som hanterar modellservering med flera ramverk, canary-distributioner, automatisk skalning och modellförklarbarhet genom ett standardiserat inferens-API-lager.

   Vem passar KServe bäst för?

   KServe passar bra för ML-teknikteam i medelstora till stora organisationer som kör modellservering i stor skala på Kubernetes och behöver ett ramverksoberoende inferenslager.

   Varför jag valde KServe

   Jag valde KServe som en av de bästa lösningarna eftersom det bygger på Open Inference Protocol (V2), en standardiserad API-specifikation som gör att mitt team kan byta serveringsmotor, till exempel Triton eller vLLM, utan att skriva om klientkoden. Jag förlitar mig också på dess InferenceService CRD för att deklarativt definiera canary-distributioner och dirigera en procentandel av den aktiva trafiken till en ny modellversion innan den distribueras fullt ut. Inferensendpunkter med REST och gRPC stöds båda, så jag är inte låst till ett enda transportlager.

   Viktiga funktioner i KServe

   • Automatisk skalning till noll: Knative-baserad automatisk skalning skalar ner inferenspoddar till noll när de är inaktiva och startar upp dem igen vid behov.
   • Transformatorer för förfrågningar och svar: Logik för för- och efterbehandling körs i en separat transformatorcontainer bredvid modellservern.
   • Canary-distributioner: Trafiken flyttas gradvis till en ny modellversion, så att du kan testa ändringar i produktion utan full exponering.
   • Loggning av nyttolaster: Inferensförfrågningar och svar loggas till konfigurerbara mål för revisionsspår och modellövervakning.

   KServe-integreringar

   KServe har inbyggda integreringar med Knative, Istio och Kubernetes Gateway API för serverlös skalning och ingressdirigering. Det levereras med inbyggda körmiljöer för modellservering med vLLM, llm-d, NVIDIA Triton Inference Server, Seldon MLServer, TorchServe och Hugging Face, och stöder modellagring från Amazon S3, Google Cloud Storage och Azure Blob Storage. Ett Python-SDK för modellservering samt REST- och gRPC-inferens-API:er finns tillgängliga för anpassade integreringar.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Automatisk skalning till noll minskar kostnaderna för inaktiva GPU:er
   • Ramverksoberoende modellservering via standardiserat inferensprotokoll
   • Inbyggda canary-distributioner för säkra uppdateringar

   Cons:

   • Kräver expertkunskaper i Kubernetes för drift
   • Serverlöst läge begränsar anpassningen av volymmontering
   Learn more about KServe:

   • Check out KServe on their website
3. 

   3

   BentoML

   Bäst för att paketera modeller som produktions-API:er

   • Gratisabonnemang + gratisdemo tillgänglig
   • Pris på begäran

   Visit Website

   

   Med utgångspunkt i konceptet med en 'Bento'-artefakt är BentoML ett Python-nativt ramverk för modellservering som hanterar tjänstedefinition, containerisering och paketering av modeller från flera ramverk för produktionsdistribution.

   Vem passar BentoML bäst för?

   BentoML passar bra för ML-team på företag i tillväxtfas som snabbt behöver gå från en tränad modell till ett produktionsklart API utan en dedikerad MLOps-plattform.

   Varför jag valde BentoML

   Jag har tagit med BentoML bland mina toppval eftersom det är ett av få ramverk som behandlar modellartefakten och serveringslagret som en enda versionshanterad enhet. Jag gillar att BentoML automatiskt genererar både REST- och gRPC-slutpunkter från samma tjänstedefinition, så att mitt team inte behöver underhålla separata API-specifikationer. Runner-abstraktionen gör det också möjligt för mig att isolera varje modell i sin egen process, vilket innebär att ett CPU-baserat förbehandlingssteg inte konkurrerar om resurser med en GPU-modellkörning.

   Viktiga funktioner i BentoML

   • Adaptiv batchning: Grupperar automatiskt samtidiga inferensförfrågningar i en enda batch, vilket minskar GPU-belastningen per förfrågan utan kodändringar.
   • Inbyggda Prometheus-mätvärden: Exponerar en /metrics-slutpunkt direkt, så att du kan övervaka fördröjning och genomströmning för förfrågningar utan anpassad instrumentering.
   • LLM-gateway: Tillhandahåller ett enhetligt API-gränssnitt för flera LLM-leverantörer och ger dig centraliserad kontroll över dirigering och kostnader.
   • Byggnation av containeravbildningar: Genererar en produktionsklar Docker-avbildning direkt från en Bento-artefakt med ett enda CLI-kommando.

   BentoML-integrationer

   BentoML erbjuder dokumenterade integrationer med verktyg i MLOps-ekosystemet, däribland Airflow, MLflow, Ray, Spark, Arize AI, Flink och Triton Inference Server. Det integreras även med Datadog för insamling av mätvärden för BentoML-tjänster. Ett API finns tillgängligt för anpassade integrationer, och BentoML:s containeriserade utdata fungerar direkt med Kubernetes och Docker för flexibel distribution.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Inbyggd versionshantering av modeller och spårning av återställningar
   • Genererar Docker-containrar från YAML-konfiguration
   • Hanterar samtidiga förfrågningar genom skalning av arbetare

   Cons:

   • Konfigurationsfiler kan upplevas som onödigt komplexa
   • Anpassade modellinläsare kräver extra konfiguration
   Learn more about BentoML:

   • Check out BentoML on their website
4. 

   4

   Hugging Face Inference Endpoints

   Bäst för att köra transformermodeller i stor skala

   • Gratisplan + gratis demonstration tillgänglig
   • Från $9/månad

   Visit Website

   

   En hanterad plattform för inferens som bygger på Hugging Face Hub. Hugging Face Inference Endpoints hanterar dedikerad molndistribution, konfiguration av slutpunkter och val av maskinvara för ML-modeller i AWS, Azure och Google Cloud.

   Vem passar Hugging Face Inference Endpoints bäst för?

   Det passar väl för AI-fokuserade nystartade företag och medelstora teknikföretag som behöver produktionsklara modeller utan att bygga och underhålla sin egen infrastruktur för modellservering.

   Varför jag valde Hugging Face Inference Endpoints

   Hugging Face Inference Endpoints finns med på min kortlista eftersom plattformen är särskilt byggd för ekosystemet med transformermodeller på ett sätt som ingen annan distributionsplattform är. Mitt team kan ta vilken modell som helst från Hub, inklusive storskaliga LLM-modeller och multimodala transformermodeller, och köra den i produktionsskala med konfigurerbara regler för automatisk skalning som reagerar på verklig trafik. Jag uppskattar också hastigheten från noll till slutpunkt: en modell som skulle ta dagar att paketera i en behållare och distribuera manuellt är igång på några minuter.

   Viktiga funktioner i Hugging Face Inference Endpoints

   • Distribution i flera moln: Välj att distribuera din slutpunkt i AWS, Azure eller Google Cloud utan att hantera separata molnkonton.
   • Privat nätverk: Lås slutpunkterna i ett dedikerat VPC så att endast dina interna system kan nå modellens API.
   • Tokenbaserad autentisering: Skydda varje slutpunkt med en API-token för att styra vilka tjänster eller användare som kan skicka inferensförfrågningar.
   • Användningsövervakning: Följ volymen av förfrågningar, svarstid och felfrekvens direkt från slutpunktens instrumentpanel i realtid.

   Integrationer med Hugging Face Inference Endpoints

   Hugging Face Inference Providers fungerar med ett växande ekosystem av utvecklingsverktyg, ramverk och plattformar, och verktyg utan uttryckligt stöd är ofta fortfarande kompatibla via dess OpenAI-kompatibla API. Dokumenterade integrationer omfattar AWS Bedrock och SageMaker, Google Gemini Enterprise Agent Platform och Azure AI Foundry, samt LLM-ramverk som LangChain, LlamaIndex, Haystack, CrewAI och PydanticAI. Inference Endpoints kan hanteras helt via API, med slutpunkter dokumenterade genom Swagger, så att du kan bygga anpassade integrationer. Stöd för Zapier är inte tydligt dokumenterat.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Distribution med ett klick från Hugging Face Hub
   • Stöd för flera backendlösningar för inferensmotorer
   • Automatisk skalning med fakturering som skalar till noll

   Cons:

   • Kallstarter vid skalning från noll
   • Kostnaderna för GPU-beräkning ökar snabbt i stor skala
   Learn more about Hugging Face Inference Endpoints:

   • Check out Hugging Face Inference Endpoints on their website
5. 

   5

   Modal

   Bäst för distribution av serverlösa Python-funktioner

   • Gratisplan tillgänglig
   • Från $250 + beräkningskostnad/månad

   Visit Website

   

   Modal är en serverlös molnplattform för att köra Python-baserade ML-arbetsbelastningar, inklusive GPU-accelererad inferens, batchjobb, träningskörningar och schemalagda uppgifter utan någon hantering av containrar eller infrastruktur.

   Vem passar Modal bäst för?

   Det är ett naturligt val för nystartade företag och team i tillväxtfas som behöver lansera ML-modeller snabbt utan att anställa särskilda infrastrukturingenjörer.

   Varför jag valde Modal

   Jag har tagit med Modal bland mina främsta val eftersom plattformen eliminerar gapet mellan att skriva Python och att köra koden i stor skala på GPU:er. Jag kan begära specifik hårdvara, som en A100 eller H100, direkt i min funktionsdefinition, så tillhandahåller Modal den vid behov. Det finns inget kluster att hantera och ingen YAML att skriva. Jag uppskattar också att samma funktion körs identiskt lokalt och i produktion, vilket minskar felsökningstiden avsevärt.

   Modals viktigaste funktioner

   • Anpassade containeravbildningar: Definierar beroenden, miljövariabler och systempaket direkt i koden, vilket säkerställer konsekventa körningsmiljöer mellan distributioner.
   • Beständiga volymer: Monterar molnvolymer för att cachelagra modellvikter mellan körningar, vilket minskar kallstartstiderna vid upprepade distributioner.
   • Hantering av hemligheter: Lagrar och injicerar API-nycklar och autentiseringsuppgifter säkert under körning utan att hårdkoda dem i kodbasen.
   • Parallell batchkörning: Använd .map() för att köra inferens över stora datamängder parallellt i flera containrar samtidigt.

   Modals integrationer

   Modal erbjuder ett mindre antal dokumenterade integrationer med fokus på observerbarhet och aviseringar, inklusive Datadog, alla leverantörer som är kompatibla med OpenTelemetry, Slack och Okta SSO. Plattformen stöder även montering av molnbuckets för AWS S3, Google Cloud Storage och Cloudflare R2, samt CI/CD-arbetsflöden via GitHub Actions. Stöd för Zapier är inte dokumenterat, men Modal tillhandahåller ett Python-SDK och webbaserade slutpunkter som stöder anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Inga Docker-filer eller Kubernetes-konfigurationer behövs
   • Hanterar träning, batchbearbetning och inferens
   • Dirigerar arbetsbelastningar mellan moln och regioner

   Cons:

   • Dekoratörsbaserad kod skapar leverantörsinlåsning
   • Företagsfunktioner kräver prissättning på premium-nivå
   Learn more about Modal:

   • Check out Modal on their website
6. 

   6

   Amazon SageMaker

   Bäst för automatiserad modellhantering från början till slut

   • Gratisabonnemang tillgängligt
   • Från $0.204/timme

   Visit Website

   

   Amazon SageMaker (även känt som AWS Sagemaker) är en AWS-plattform för maskininlärning som täcker hela modellens livscykel – från träning och finjustering till distribution, övervakning och styrning – i en enhetlig utvecklingsmiljö byggd på lakehouse-arkitektur.

   Vem passar Amazon SageMaker bäst för?

   Amazon SageMaker passar bra för data science- och ML-teknikteam som redan arbetar inom AWS-ekosystemet.

   Varför jag valde Amazon SageMaker

   Amazon SageMaker tar plats som ett av de bästa alternativen på min kortlista eftersom det täcker automatiserad modellhantering från början till slut utan att du behöver kombinera separata verktyg. Jag uppskattar särskilt SageMaker MLOps, som hanterar pipelineorkestrering, modellregister och uppföljning av distributioner på ett och samma ställe. Jag förlitar mig också på de inbyggda funktionerna för inferens, AI-drift och observerbarhet i SageMaker AI för att övervaka modeller efter distribution och upptäcka drift innan det blir ett produktionsproblem.

   Viktiga funktioner i Amazon SageMaker

   • SageMaker JumpStart: Få tillgång till över 1 000 förbyggda AI-modeller från ledande leverantörer och distribuera eller finjustera dem direkt i SageMaker.
   • SageMaker HyperPod: Skala tränings- och finjusteringsjobb över kluster med hundratals eller tusentals AI-acceleratorer med automatiserad klusterhantering.
   • Inferens i flera lägen: Distribuera modeller med realtidsinferens, serverlös, asynkron eller batchbaserad inferens över fler än 70 instanstyper.
   • Hanterad MLflow: Följ upp, organisera och jämför iterativa experiment utan att behöva tillhandahålla infrastruktur eller hantera servrar.

   Integrationer med Amazon SageMaker

   Amazon SageMaker integreras inbyggt i AWS-ekosystemet, bland annat med Amazon S3, Amazon Redshift, Amazon Athena, Amazon EMR och AWS Glue, samt med Amazon Bedrock och Amazon Q Developer. Det fungerar även med verktyg från tredje part som Datadog, Hugging Face, MLflow och Pinecone. Ett API är tillgängligt för anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Flera inferenslägen för olika arbetsbelastningar
   • Inbyggd AutoML och hyperparameterjustering
   • Skuggtestning för säkra modellutrullningar

   Cons:

   • Tätt kopplat till AWS-ekosystemet
   • Det är svårt att felsöka misslyckade träningsjobb
   Learn more about Amazon SageMaker:

   • Check out Amazon SageMaker on their website
7. 

   7

   Gemini Enterprise Agent Platform

   Bäst för enhetliga data- och AI-arbetsflöden

   • Gratisabonnemang tillgängligt
   • Från $0.085/timme

   Visit Website

   

   Gemini Enterprise Agent Platform (tidigare Vertex AI) är Google Clouds ML-plattform från början till slut, som omfattar modellträning, finjustering, utvärdering, driftsättning och utveckling av AI-agenter i en enda hanterad miljö.

   Vem passar Gemini Enterprise Agent Platform bäst för?

   Gemini Enterprise Agent Platform passar naturligt för ML-teknik- och datavetenskapsteam som redan kör sin datainfrastruktur på Google Cloud Platform.

   Varför jag valde Gemini Enterprise Agent Platform

   Jag har tagit med Gemini Enterprise Agent Platform bland mina toppval eftersom plattformen verkligen överbryggar gapet mellan data- och modellhantering. Jag uppskattar särskilt hur Gemini Enterprise Agent Platforms pipelinefunktion ansluter direkt till BigQuery, så att mitt team kan bygga träningspipelines ovanpå aktiva lagerdata utan att exportera något. Gemini Enterprise Agent Platforms funktionslager låter oss också definiera, tillhandahålla och övervaka funktioner konsekvent för både träning och inferens, vilket eliminerar en viktig källa till skillnader mellan träning och användning.

   Viktiga funktioner i Gemini Enterprise Agent Platform

   • Gemini Enterprise Agent Platforms modellregister: Ett centraliserat arkiv för versionshantering, organisering och hantering av modeller under hela deras livscykel, före och efter driftsättning.
   • Slutpunkter för onlineprediktion: Driftsätt modeller till dedikerade slutpunkter som levererar prediktioner i realtid, med konfigurerbar beräkningskapacitet och trafikfördelning mellan modellversioner.
   • Gemini Enterprise Agent Platforms modellövervakning: Upptäcker funktionsskevhet och prediktionsdrift i driftsatta modeller genom att jämföra aktiv trafik med en baslinje från träningsdata.
   • Gemini Enterprise Agent Platforms experiment: Spårar, jämför och visualiserar iterativa träningskörningar för att hjälpa team att identifiera de bäst presterande modellkonfigurationerna.

   Integrationer med Gemini Enterprise Agent Platform

   Gemini Enterprise Agent Platform integreras inbyggt i Google Clouds ekosystem, inklusive BigQuery, Cloud Storage, Dataflow och Pub/Sub, samt har stöd för Kubeflow Pipelines och färdiga containrar för TensorFlow, scikit-learn, XGBoost och PyTorch. Dess datalager stöder även tredjepartsanslutningar för verktyg som Jira och Shopify. Plattformen finns på Zapier, och ett API är tillgängligt för anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Modellkatalogen erbjuder över 200 modeller som kan driftsättas
   • Slutpunktsbaserad driftsättning från modellkatalogen är enkel
   • Inbyggd BigQuery-integration för dataarbetsflöden

   Cons:

   • Inaktiva dedikerade slutpunkter medför fortfarande kostnader
   • Skillnader i regionstilldelning ger otydliga felmeddelanden
   Learn more about Gemini Enterprise Agent Platform:

   • Check out Gemini Enterprise Agent Platform on their website
8. 

   8

   Baseten

   Bäst för att bygga anpassade webbgränssnitt för modeller

   • Gratisabonnemang tillgängligt
   • Pris på begäran

   Visit Website

   

   Baseten är en plattform för modellinferens som låter ML-team distribuera anpassade modeller, modeller med öppen källkod och finjusterade modeller med GPU-accelererad servering, automatisk skalning och verktyg för prestandaoptimering som är direkt inbyggda i plattformen.

   Vem passar Baseten bäst för?

   Baseten passar AI-produktteam på företag i tillväxtfas som behöver full kontroll över inferensprestandan för modellinstallationer som är känsliga för fördröjning eller har hög genomströmning.

   Varför jag valde Baseten

   Baseten tar plats på min kortlista eftersom plattformen låter dig bygga och distribuera anpassade webbgränssnitt ovanpå dina modeller i samma plattform, utan att du behöver en separat teknikstack för användargränssnittet. Jag använder Basetens applikationsbyggare för att skapa interaktiva gränssnitt som anropar modellslutpunkter direkt, vilket är användbart för interna verktyg eller demonstrationer för intressenter. Modellen och dess gränssnitt förblir versionshanterade och distribueras tillsammans.

   Viktiga funktioner i Baseten

   • Truss-modellpaketering: Paketera valfri anpassad eller finjusterad modell som ett reproducerbart Python-artefakt med inbyggd beroendehantering och omladdning i realtid för lokal testning.
   • Baseten-kedjor: Bygg sammansatta AI-arbetsflöden i flera steg där varje steg körs på separat konfigurerad maskinvara med en egen policy för automatisk skalning.
   • Hantering av hemligheter: Lagra och injicera API-nycklar och miljöautentiseringsuppgifter direkt i modellinstallationer utan att hårdkoda dem i din serveringskod.
   • A/B-fördelning av trafik: Dirigera live-inferenstrafik över flera modellversioner samtidigt för att jämföra prestanda innan en ny installation befordras fullt ut.

   Basetens integrationer

   Baseten stöder export av mätvärden till Prometheus, Datadog, Grafana Cloud och New Relic via sin OpenTelemetry-baserade slutpunkt för mätvärden. Plattformen är fullt kompatibel med OpenAI, så du kan ansluta den till valfri klient eller gateway som använder OpenAI SDK, inklusive LiteLLM, LlamaIndex och Cloudflare AI Gateway. Ett API finns tillgängligt för anpassade integrationer.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Truss-paketering med öppen källkod förenklar modelldistribution
   • Distribuera träningskontrollpunkter med ett klick
   • Kallstarter på GPU-instanser på under en sekund

   Cons:

   • Användningsbaserad prissättning kan öka oförutsägbart
   • Kräver ML-teknisk expertis för drift
   Learn more about Baseten:

   • Check out Baseten on their website
9. 

   9

   Anyscale

   Bäst för distribuerad servering med Python och Ray

   • Gratis kredit på 100 $ tillgänglig
   • Pris på begäran

   Visit Website

   

   Anyscale bygger på ramverket Ray med öppen källkod och är en hanterad plattform för ML-modellservering som hanterar distribuerad inferens, automatisk skalning och distributioner med flera modeller över GPU- och CPU-kluster.

   Vem passar Anyscale bäst för?

   Anyscale passar bra för ML-ingenjörer och datavetenskapsteam på medelstora till stora organisationer som kör Python-baserade arbetsbelastningar i stor skala och behöver hantera GPU-kluster utan manuellt infrastrukturarbete.

   Varför jag valde Anyscale

   Jag valde Anyscale som en av de bästa lösningarna eftersom det är den enda hanterade plattformen som bygger direkt på Ray. Det innebär att mitt team kan skriva vanlig Python för att definiera logik för distribuerad servering utan att behöva lära sig ett separat orkestrerings-DSL. Jag uppskattar särskilt Ray Serves API för distributionsgrafer, som låter mig kombinera flera modeller i en enda inferenspipeline med explicit begäranderoutning. Partiell GPU-allokering är en annan funktion som jag använder regelbundet för att placera lätta modeller på delad hårdvara utan att starta dedikerade instanser.

   Anyscales viktigaste funktioner

   • Automatisk skalning: Skalar automatiskt antalet repliker upp eller ned baserat på genomströmning av begäranden i realtid och ködjup.
   • Trafikdelning: Dirigerar en konfigurerbar andel av den aktiva trafiken till nya modellversioner för gradvisa utrullningar utan driftstopp.
   • Batchning av begäranden: Grupperar inkommande inferensbegäranden i batcher för att maximera GPU-utnyttjandet vid samtidiga anrop.
   • Modellservering över flera noder: Distribuerar en enda stor modell över flera noder när den överskrider minnesgränserna för en enskild GPU.

   Anyscale-integreringar

   Anyscale integreras med populära AI/ML-bibliotek och ramverk och har över 50 integreringar inom dataplattformar, orkestrering, ML-ramverk, observerbarhet och ramverk för LLM-appar. Dessa omfattar MLflow, Weights & Biases, MongoDB, Snowflake, Databricks, Hugging Face, PyTorch och TensorFlow samt Airflow, Prefect, Dagster, Datadog, LangChain och LlamaIndex. Ett API finns tillgängligt för anpassade integreringar, och plattformen kan även distribueras som en förstapartstjänst på Amazon EKS, Google GKE, Azure AKS och OCI Kubernetes Engine.

   Pros and Cons

   Pros:

   • Skalar Python-kod över distribuerade GPU-kluster
   • Ramverksoberoende modellservering via Ray Serve
   • Stöd för spotinstanser med automatisk feltolerans

   Cons:

   • Tätt kopplad till Ray-ekosystemet
   • Kräver djup kunskap om distribuerade system
   Learn more about Anyscale:

   • Check out Anyscale on their website
10. 

    10

    Domino Data Lab

    Bäst för hantering av modeller i reglerade branscher

    • Pris på begäran

    Visit Website

    

    Learn more about Domino Data Lab:

    • Check out Domino Data Lab on their website