Modal

Что такое Modal?

Modal — это облачная платформа функций, предназначенная для команд AI, машинного обучения и работы с данными, чтобы запускать ресурсоёмкие приложения без управления инфраструктурой. Платформа обеспечивает быструю, serverless-реализацию Python-кода с возможностью авто-масштабирования, включая поддержку GPU, позволяя разработчикам развёртывать инференс endpoint-ы, batch-задачи и запланированные задачи без сложностей. Modal абстрагирует инфраструктурные детали, предоставляя интуитивно понятный Python-интерфейс для определения окружения контейнера, аппаратных требований и постоянного хранилища, а оплата взимается только за фактическое время вычислений. Интеграция с Oracle Cloud Infrastructure обеспечивает высокую производительность и эффективность затрат для масштабных AI-задач.

Ключевые функции

• Serverless Autoscaling

  Автоматически масштабирует вычислительные ресурсы до сотен GPU и обратно до нуля за считанные секунды, обеспечивая эффективное использование ресурсов и экономию средств.

• High Resource Limits

  Поддержка до 64 CPU, 336 ГБ ОЗУ и 8 Nvidia H100 GPU на контейнер, что позволяет выполнять самые требовательные задачи в области AI и ML.

• Python-Centric Development

  Разработчики пишут и развёртывают Python-функции с инфраструктурой, определяемой как код, без необходимости ручной настройки или использования YAML.

• Flexible Deployment Options

  Функции могут предоставляться как web endpoints, cron-задачи или batch-обработка с поддержкой распределённых вычислений.

• GPU-Accelerated AI Workloads

  Оптимизировано для инференса AI-моделей, дообучения и batch-задач с быстрым запуском GPU-контейнеров и интеграцией с мощными облачными GPU.

• Pay-As-You-Go Pricing

  Оплата только за фактическое использование CPU, GPU и памяти в секунду — без затрат на простаивающие ресурсы.

Варианты использования

• AI Model Inference and Fine-Tuning : Запускайте инференс или дообучение крупных моделей на GPU с минимальной настройкой и быстрой публикацией.
• Data Pipelines and Batch Processing : Выполняйте сложные рабочие процессы с данными, ETL-задачи и batch-вычисления в масштабе с авто-масштабируемыми ресурсами.
• Real-Time Web Applications : Обеспечивайте работу AI-ориентированных web endpoint-ов и API с низкой задержкой и поддержкой WebSocket в реальном времени.
• Scheduled Jobs and Automation : Развёртывайте запланированные задачи для регулярной обработки данных или повторного обучения моделей без управления инфраструктурой.
• Machine Learning Research and Experimentation : Быстро прототипируйте и тестируйте ML-модели с мгновенным доступом к масштабируемым вычислениям и постоянному хранилищу.

Часто задаваемые вопросы