Voroptimierte Modell-APIs
Entwickeln Sie Produktprototypen und evaluieren Sie KI-Modelle über eine für Inferenz vorbereitete API.
Modelle entdeckenEntdecken Sie schnelle, flexible KI-Inferenz.
Betreiben Sie Open-Source-, eigene und feinabgestimmte KI-Modelle auf einer Infrastruktur, die für produktive Workloads in großem Maßstab ausgelegt ist.
Entwickeln Sie Produktprototypen und evaluieren Sie KI-Modelle über eine für Inferenz vorbereitete API.
Modelle entdeckenEntwickeln Sie Modelle und führen Sie sie von der Experimentierphase zur produktiven Inferenz.
Mehr erfahrenBringen Sie spezialisierte Modelle zu den Anwendungen und Teams, die sie benötigen.
Mehr erfahren

Um ambitionierte KI-Produkte auf den Markt zu bringen, braucht es Infrastruktur, Tools und Fachwissen.
Bei der Inferenz im Produktivbetrieb gehören maßgeschneiderte Kernels, Decoding-Techniken und Caching zur Diskussion.
Berücksichtigen Sie verschiedene Clouds und Regionen, wenn Sie entscheiden, wo Ihre Produktiv-Workloads laufen sollen.
Stellen Sie Modelle bereit, verwalten und optimieren Sie sie mit einem Workflow, der auf Entwickler zugeschnitten ist.
Praxisnahe Unterstützung durch Ingenieure kann Teams dabei helfen, Prototypen zu produktiven Systemen weiterzuentwickeln.
Wählen Sie Bereitstellungsoptionen, die zum Kapazitäts-, Kontroll- und Sicherheitsbedarf Ihres Workloads passen.
Ein verwalteter Bereitstellungsweg für Teams, die sich auf ihre Modelle und Anwendungen konzentrieren möchten.
Cloud entdeckenEine Option für Teams, die Inferenz in ihrer eigenen Infrastrukturumgebung evaluieren.
Mehr erfahrenUnterschiedliche KI-Anwendungen stellen unterschiedliche Leistungsanforderungen an den gesamten Inferenz-Stack.
Bildmodelle und kreative Workflows bereitstellen, die auf die Erstellung hochwertiger Bilder ausgerichtet sind.
Transkriptions- und sprecherbezogene Audio-Workflows stellen besondere Anforderungen an die Inferenz.
Streaming-Sprachausgabe kann Sprachagenten, Gespräche und Übersetzungsanwendungen unterstützen.
Produktiv eingesetzte Sprachmodelle erfordern besondere Aufmerksamkeit für Durchsatz und Latenz.
Embedding-Workloads profitieren von einem Inferenzansatz, der auf ihre Anforderungen zugeschnitten ist.
Mehrstufige KI-Systeme vereinen mehrere Entscheidungen zu Modellen und Orchestrierung.
Entdecken Sie Bereitstellungsoptionen für benutzerdefinierte und proprietäre Modelle sowie die Tools, die für ihren Produktiveinsatz benötigt werden.
„Sowohl die Erfahrung unserer Nutzer als auch der Support für unser Produkt sind wichtig.“
Kundenperspektive · Zed
„Mehr Kontrolle über die Inferenz-Pipeline sorgt dafür, dass jeder Optimierungsschritt zählt.“
Kundenperspektive · Wispr
„Geschwindigkeit zählt, wenn ein KI-Produkt Arbeit unterstützt, bei der jeder Moment zählt.“
Kundenperspektive · OpenEvidence
„Zuverlässige, skalierbare Inferenz macht Speech-to-Text in alltäglichen Arbeitsabläufen nützlich.“
Kundenperspektive · ClickUp
„Unsere Teams können sich auf die Modelle und Erlebnisse konzentrieren, die unser Produkt einzigartig machen.“
Kundenperspektive · Writer