Inferless

Inferless이란 무엇인가요?

Inferless는 머신러닝 모델 배포를 간소화하고 최적화하기 위해 설계된 최첨단 서버리스 GPU 추론 플랫폼입니다. 개발자는 Hugging Face, Git, Docker 등 다양한 소스에서 모델을 최소한의 설정으로 손쉽게 배포할 수 있으며, 필요에 따라 0에서 수백 개의 GPU로 빠르게 확장할 수 있습니다. 인프라 인식 로드 밸런서와 다이나믹 배칭을 활용하여 GPU 활용도를 극대화하고, 콜드 스타트 지연을 몇 초로 줄이며, 자동화된 CI/CD 파이프라인을 제공합니다. 보안이 강화된 격리 환경과 맞춤형 런타임은 LLM 챗봇, 컴퓨터 비전, 오디오 생성 등 다양한 AI 워크로드에 적합하여, 대규모 프로덕션 ML 추론에 이상적입니다.

주요 기능

• 서버리스 GPU 오토스케일링

  실시간 수요에 따라 GPU 자원을 자동으로 확장 또는 축소하여, 급격한 워크로드 변화에도 비용 효율성과 안정적인 성능을 보장합니다.

• 다이나믹 배칭

  여러 추론 요청을 서버 측에서 하나의 배치로 결합하여 GPU 처리량을 최적화하고 지연 시간을 줄입니다.

• 커스텀 런타임 지원

  사용자가 모델 요구 사항에 맞는 소프트웨어 종속성이 포함된 컨테이너 환경을 직접 정의할 수 있습니다.

• 자동화된 CI/CD 통합

  자동 모델 재빌드 및 배포를 지원하여 수동 개입 없이 개발 사이클을 가속화합니다.

• NFS와 유사한 쓰기 가능한 볼륨

  여러 복제본 간 동시 연결을 지원하여 효율적인 데이터 공유 및 저장이 가능합니다.

• 포괄적인 모니터링 및 로깅

  자세한 호출 및 빌드 로그, 성능 지표, 그리고 추론/빌드 로그 분리를 통해 디버깅과 개선을 쉽게 할 수 있습니다.

사용 사례

• 대형 언어 모델(LLM) 챗봇 : 고급 언어 모델 기반의 확장 가능하고 반응성이 뛰어난 챗봇을 최소 지연 시간으로 배포할 수 있습니다.
• AI 에이전트 및 자동화 : 예측 불가능한 워크로드를 효율적으로 처리하기 위해 동적 확장이 필요한 AI 기반 에이전트를 실행할 수 있습니다.
• 컴퓨터 비전 애플리케이션 : 실시간 처리를 위한 최적화된 GPU 추론으로 이미지 및 비디오 분석 모델을 배포할 수 있습니다.
• 오디오 생성 및 처리 : 수요에 맞춰 확장 가능한 GPU 자원으로 오디오 합성 및 처리 모델을 지원합니다.
• 배치 처리 워크로드 : 동적 자원 할당을 통해 대규모 배치 추론 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

자주 묻는 질문