Descripción
Cerebrium ofrece infraestructura GPU serverless diseñada para aplicaciones de IA en tiempo real, permitiendo a los equipos escalar globalmente con facilidad. La plataforma facilita el despliegue de diversas cargas de trabajo de IA, incluyendo agentes de voz, modelos de video y modelos de lenguaje grandes (LLMs), presumiendo de arranques en frío en menos de un segundo y capacidades de escalado automático instantáneo. Este enfoque garantiza fiabilidad y rendimiento incluso bajo picos repentinos de demanda, eliminando las complejidades típicamente asociadas con la infraestructura de IA a nivel de producción.
Construido para equipos que empujan los límites de la IA, Cerebrium prioriza la velocidad de producción sin la complejidad asociada. Ofrece escalado elástico de GPU, permitiendo que las cargas de trabajo se adapten dinámicamente a las necesidades cambiantes. Los usuarios pueden desplegar su código tal cual, sin requerir reescrituras, decoradores o SDKs personalizados, soportando Dockerfiles personalizados e imágenes privadas. La plataforma proporciona observabilidad de extremo a extremo para cada carga de trabajo, ofreciendo visibilidad en tiempo real de logs, métricas, eventos de escalado y rendimiento del sistema, con integración nativa de OpenTelemetry para una conexión fluida con las pilas de monitorización existentes.
Cerebrium elimina la necesidad de planificación de capacidad, reservas o gestión de infraestructura. Proporciona acceso instantáneo a miles de GPUs en múltiples nubes y regiones, asegurando que las cargas de trabajo escalen en tiempo real. La infraestructura está construida teniendo en cuenta la seguridad y el cumplimiento, adhiriéndose a estándares como SOC 2, HIPAA y GDPR, y ofreciendo opciones de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios. Las cargas de trabajo se aíslan utilizando gVisor para una seguridad mejorada sin comprometer el rendimiento. La plataforma garantiza un tiempo de actividad del 99.999% con failovers multirregión.
Las tecnologías clave soportadas incluyen vLLM, Qwen y Stable Diffusion XL, con Cerebrium demostrando arranques en frío significativamente más rápidos en comparación con soluciones Kubernetes tradicionales como EKS/GKE. La plataforma soporta una amplia gama de características, incluyendo endpoints de API WebSocket y REST, trabajos asíncronos, almacenamiento distribuido, despliegues multirregión y una variedad de tipos de GPU. Este conjunto completo de características hace de Cerebrium una solución robusta para desplegar y escalar aplicaciones de IA exigentes.
Características principales de Cerebrium
Infraestructura GPU serverless
Arranques en frío en menos de un segundo
Escalado automático instantáneo
Precios por segundo
No se requiere Kubernetes
Despliegue de agentes de voz, modelos de video, LLMs
Trae tu propio código (no se necesitan reescrituras)
Observabilidad de extremo a extremo
Integración nativa de OpenTelemetry
Cumplimiento SOC 2, HIPAA, GDPR
Opciones de residencia de datos
Entornos de contenedores aislados (gVisor)
99.999% de tiempo de actividad
Failovers multirregión
Soporte para vLLM, Qwen, Stable Diffusion XL
¿Cómo usar Cerebrium?
Desplegar: Sube tu código o Dockerfile.
Configurar: Especifica los requisitos de hardware y los puntos de entrada.
Ejecutar: Lanza tu carga de trabajo de IA bajo demanda.
Monitorizar: Utiliza herramientas de observabilidad en tiempo real.
Escalar: Experimenta el escalado automático basado en la demanda.
Casos de uso de Cerebrium
- Agentes de Voz en Tiempo Real
- Despliegue de Modelos de Video
- Inferencia de LLM
- IA Generativa
- Tutores de IA
- Avatares Digitales
- Embeddings y Reclasificación
