BeamKembangkan Proyek AI dengan Cepat

Beam: Infrastruktur Serverless untuk AI Generatif

Pendahuluan

Beam menawarkan platform serverless yang dirancang untuk tim AI untuk menyebarkan titik akhir inferensi, melatih model AI, dan skala otomatis hingga ratusan GPU tanpa kerumitan mengelola infrastruktur.

Fitur Utama

• API Inferensi Serverless: Sebarkan dengan satu perintah, lengkap dengan autentikasi, skala otomatis, pencatatan, dan metrik.
• Skala Otomatis GPU: Skala keluar beban kerja hingga ratusan GPU berdasarkan kedalaman antrian.
• Manajemen Data: Simpan dan akses data menggunakan volume cloud yang sangat tersedia.
• Pemuatan Ulang Panas Ajaib: Jalankan kode Anda secara instan pada perangkat keras apa pun dengan perubahan minimal.
• Debugging Lokal Mudah: Uji kode Anda secara lokal dengan konfigurasi yang sama seperti produksi.
• Beberapa Pekerja Per Kontainer: Skala secara vertikal dengan menjalankan beberapa pekerja pada kontainer yang sama.
• Integrasi CI/CD: Sebarkan API secara otomatis menggunakan GitHub Actions.

Kasus Penggunaan

• Sebarkan Titik Akhir Inferensi: Sebarkan API inferensi serverless dengan cepat untuk model AI.
• Latih Model AI: Latih model bahasa besar (LLM) dan model AI generatif secara efisien.
• Skala Beban Kerja Secara Otomatis: Skala beban kerja AI/ML secara otomatis di seluruh GPU.
• Tumpukan Ilmu Data: Jalankan seluruh tumpukan ilmu data Anda dengan lancar di Beam.

Harga

Beam menawarkan harga fleksibel yang disesuaikan dengan penggunaan Anda. Bayar hanya untuk sumber daya yang Anda konsumsi, dengan opsi untuk skala naik atau turun berdasarkan kebutuhan Anda.

Tim

Beam dibuat untuk tim AI yang membutuhkan kinerja, kontrol, dan keandalan. Dipercaya oleh ribuan pengembang, Beam menyediakan dukungan cepat dan komunitas yang kuat untuk membantu Anda sukses. Bergabunglah dengan semakin banyak tim yang memanfaatkan Beam untuk mempercepat pengembangan dan penyebaran AI mereka.

Sebarkan ke produksi dalam hitungan menit dan alami pengalaman pengembang terbaik untuk menjalankan model pada GPU dalam skala besar.