baseten
Prompt ausprobieren
Deutsch

Plattformvergleich

Die Wahl zwischen baseten und Modal für Ihren Workload

Beide Plattformen können KI-Workloads ausführen, organisieren die Arbeit aber unterschiedlich. Bei Baseten stehen die Bereitstellung und der Betrieb von Modellen im Mittelpunkt; Modal bietet einen Python-orientierten Ansatz für GPU-Funktionen, Jobs und Dienste. Welche Plattform besser geeignet ist, hängt von Ihrem Traffic-Muster, Ihrem Bereitstellungsprozess und Ihren Leistungszielen ab – nicht allein vom Namen der Plattform.

KI-Modelle entdecken

Das Wichtigste auf einen Blick

6 Min. Lesezeit

Weiterführende Artikel

Diese Seiten helfen Ihnen, die Plattformfrage auf Modellbetrieb, Zugriff oder einen anderen Inferenzvergleich einzugrenzen.

Tabelle der Gesamtkosten

Vergleichen Sie bei baseten vs. Modal die Kosten für dasselbe Modell, denselben Traffic-Verlauf und dasselbe Serviceziel. Öffentliche Preise allein bilden weder ungenutzte Kapazität noch den Aufwand für den Betrieb der jeweiligen Bereitstellung ab.

Baseten Modal
Zentrale Kostenfrage Was kostet es, die erforderliche Kapazität für die Modellbereitstellung bei der angestrebten Latenz verfügbar zu halten? Welche Ressourcen verbrauchen alle GPU-Funktionen, Dienste und Hintergrundaufgaben zusammen unter realer Last?
Leerlaufzeiten Prüfen Sie, ob die gewählte Bereitstellungskonfiguration zwischen Anfragen Kapazität vorhält und wie sich das auf die Kosten auswirkt. Prüfen Sie, wie die gewählte Funktions- oder Dienstkonfiguration mit Leerlaufzeiten und nachfolgenden Anfragen umgeht.
Lastspitzen Messen Sie, ob die Bereitstellungskonfiguration Spitzenlasten ohne übermäßig vorgehaltene Kapazität bewältigt. Messen Sie, wie sich Entscheidungen zu parallelen Funktionsaufrufen und zur Kapazität auf Lastspitzen, Warteschlangen und Ressourcennutzung auswirken.
Modellvorbereitung Berücksichtigen Sie die Paketierung, die Validierung von Abhängigkeiten und die Änderungen, die erforderlich sind, um ein Modell bereitstellbar zu machen. Berücksichtigen Sie Funktionscode, Umgebungseinrichtung, die Validierung von Abhängigkeiten und alle Arbeiten zum Laden des Modells.
Unterstützende Aufgaben Erfassen Sie Datenvorbereitung, Evaluierung und andere Arbeiten außerhalb des Inferenz-Endpunkts separat. Berücksichtigen Sie unterstützende GPU- und CPU-Aufgaben, wenn sie auf derselben Plattform ausgeführt werden.
Betriebsaufwand Erfassen Sie den Zeitaufwand für Aktualisierungen der Bereitstellung, Überwachung, Fehlerbehebung und die Betreuung des Endpunkts. Erfassen Sie den Zeitaufwand für die Pflege von Funktionen, Diensten, Abhängigkeiten und dem Verhalten auf Anwendungsebene.
Einheit für einen fairen Vergleich Gesamtausgaben und Personalaufwand pro abgeschlossener, gültiger Inferenz beim geforderten Servicelevel. Gesamtausgaben und Personalaufwand pro abgeschlossener, gültiger Inferenz beim gleichen Servicelevel.

Wenn die Qualität abweicht

Eine Hosting-Plattform verbessert die Antworten eines Modells nicht von sich aus. Unterschiede ergeben sich meist aus der Modellversion, dem Ausführungspfad oder der im Test verwendeten Bereitstellungskonfiguration.

Baseten

Eine gezielte Lösung, wenn ein zuverlässiger Modell-Endpunkt das Ziel ist.

Funktioniert gut

  • Stellt Bereitstellung und Inferenzverhalten in den Mittelpunkt der Bewertung.
  • Erleichtert es, den Dienst anhand der Gültigkeit der Antworten, Latenz und Verfügbarkeit zu beurteilen.
  • Schafft eine klare Grundlage, um verschiedene Konfigurationen für die Modellbereitstellung zu vergleichen.

Abwägungen

  • Ein günstiger Vergleich der Ausgaben beweist wenig, wenn die andere Plattform andere Gewichtungen oder Prompts verwendet.
  • Vorverarbeitung, Tokenisierung und Generierungseinstellungen müssen weiterhin unabhängig überprüft werden.

Modal

Eine flexible Wahl, wenn die Ausführung von benutzerdefiniertem Python-Code zum Modell-Workflow gehört.

Funktioniert gut

  • Ermöglicht es einem Team, das Laden des Modells und die Verarbeitung von Anfragen zusammen mit anderen Python-Aufgaben zu gestalten.
  • Kann benutzerdefinierte Verarbeitungs- und Inferenzlogik in einem einzigen Anwendungs-Workflow halten.
  • Bietet Spielraum, verschiedene Ausführungsmuster zu testen, ohne jede Aufgabe als Endpunkt behandeln zu müssen.

Abwägungen

  • Benutzerdefinierter Code schafft zusätzliche Stellen, an denen Vor- und Nachverarbeitung voneinander abweichen können.
  • Um das Modellverhalten abzugleichen, müssen Abhängigkeiten, Einstellungen und die Verarbeitung von Eingaben gezielt kontrolliert werden.

Wo sich der Zeitaufwand unterscheidet

Zeit hat hier mehrere Bedeutungen: Erstbereitstellung, Antwortlatenz, Wiederanlauf nach einer Inaktivitätsphase und laufende Wartung. Messen Sie jeden Bereich separat.

oder

Option 1

Ihr Team muss in erster Linie ein vorhandenes Modell über einen Inferenz-Endpunkt bereitstellen.

Testen Sie zuerst Baseten.

Ein auf die Modellbereitstellung ausgerichteter Workflow kann den Anwendungscode reduzieren, den Ihr Team selbst betreuen muss. Messen Sie den gesamten Ablauf vom Paketieren bis zu einer validierten Anfrage, einschließlich der Behebung von Abhängigkeitsproblemen und Überarbeitungen der Bereitstellung; die Erstbereitstellung allein ist kein vollständiger Maßstab.

oder

Option 2

Ihre Workload kombiniert Inferenz mit benutzerdefinierten Python-Funktionen oder GPU-gestützten Jobs.

Testen Sie zuerst Modal in einem Pilotprojekt.

Ein Python-orientierter Workflow kann es erleichtern, Verarbeitung und Ausführung zusammenzuhalten. Berücksichtigen Sie den Aufbau der Umgebung, das Laden des Modells und die Zeit, die nötig ist, um die Funktion für wiederholte Produktionsanfragen abzusichern.

oder

Option 3

Anfragen kommen schubweise, oder eine kurze Antwortzeit ist entscheidend.

Testen Sie beide anhand einer aufgezeichneten Traffic-Spur.

Unterscheiden Sie die Latenz bei Anfragen an eine bereits aktive Instanz von Verzögerungen nach Leerlaufphasen und vom Verhalten bei gleichzeitigen Anfragen. Erfassen Sie auch Wartezeiten in der Warteschlange, Fehler und Wiederherstellung sowie die mediane Antwortzeit; eine schnelle Einzelanfrage belegt noch keine Leistung im Produktionsbetrieb.

Wann sich ein Wechsel lohnt

Bleiben Sie bei der aktuellen Plattform, wenn sie Ihr Serviceziel erfüllt und ein Pilotprojekt keine nennenswerte Verbesserung nachweisen kann. Erwägen Sie einen Wechsel von Modal zu Baseten, wenn die Bereitstellung von Modellen für Inferenz die Hauptaufgabe ist und das Pilotprojekt den Aufwand für den Betrieb dieses Dienstes senkt. Erwägen Sie einen Wechsel von Baseten zu Modal, wenn benutzerdefinierte Python-Ausführung und zugehörige Jobs so zentral sind, dass sich eine Änderung des Bereitstellungsworkflows rechtfertigt. Berücksichtigen Sie in beiden Fällen den Migrationsaufwand, den Parallelbetrieb, Änderungen am Monitoring und einen möglichen Rollback. Wenn Sie noch ausloten, wie Sie Modell-Workloads bereitstellen möchten, prüfen Sie eine KI-Modellplattform, bevor Sie sich für eine Migration entscheiden.

Wechseln Sie wegen einer messbaren Verbesserung, nicht wegen einer übersichtlicheren Vergleichstabelle

  • Definieren Sie das Serviceziel und den vertretbaren Migrationsaufwand.
  • Testen Sie dasselbe Modell und dieselbe Traffic-Spur auf beiden Plattformen.
  • Stellen Sie erst um, nachdem Sie Ausgaben, Betrieb und Rollback geprüft haben.
KI-Modelle entdecken

Häufige Fragen zum Vergleich

Baseten konzentriert sich auf die Bereitstellung und den Betrieb von Modellen für Inferenz. Modal ist eine Python-orientierte Plattform zum Ausführen von Funktionen, Jobs und Diensten, einschließlich GPU-Workloads. Beide können Teil eines Inferenz-Workflows sein. Der entscheidende Unterschied liegt daher darin, wie viel benutzerdefinierte Ausführung Ihre Anwendung rund um das Modell benötigt.

Ohne eine definierte Workload und ein Serviceziel gibt es keinen eindeutigen Gewinner. Baseten ist ein naheliegender Kandidat, wenn der Endpunkt selbst das wichtigste Ergebnis ist; Modal sollte getestet werden, wenn das Verhalten des Endpunkts stark von benutzerdefinierter Python-Verarbeitung abhängt. Vergleichen Sie die Rate gültiger Ausgaben, die Latenz bei repräsentativem Traffic, den Betriebsaufwand und die Wiederherstellungsverfahren.

Das ist möglich, wenn sich die Bereitstellungen bei Gewichten, Tokenisierung, Abhängigkeiten, Vorverarbeitung oder Generierungseinstellungen unterscheiden. Solche Unterschiede belegen nicht, dass eine der Plattformen die Modellqualität verbessert. Legen Sie die Konfiguration fest und testen Sie dieselben Eingaben, bevor Sie die Ausgaben vergleichen.

Führen Sie denselben Datenverkehrsverlauf erneut aus und erfassen Sie die Ressourcen und den Aufwand, die erforderlich sind, um erfolgreiche Inferenzanfragen auf dem geforderten Servicelevel zu bearbeiten. Berücksichtigen Sie auch Leerlaufzeiten, Wiederholungsversuche, unterstützende Aufgaben und den Zeitaufwand des Personals – nicht nur einen veröffentlichten Rechenleistungspreis. Prüfen Sie den Vergleich erneut, wenn sich der Datenverkehr oder die Bereitstellungseinstellungen ändern.

Ein Wechsel lohnt sich zu testen, wenn die Anwendung hauptsächlich der Bereitstellung eines Modells dient und der aktuelle Workflow messbare Wartungs- oder Leistungskosten verursacht. Erstellen Sie vor der Planung der Umstellung einen Baseten-Piloten mit demselben Modell, denselben Eingaben und demselben Datenverkehr. Halten Sie eine Rückfalloption bereit, falls der Pilot das bisherige Serviceziel nicht erreicht.

Prompt ausprobieren
Prompt ausprobieren