partially unsupervised

Пилю один прототип, нужно гонять инференс относительно тяжелых моделей, но мало и нечасто. Так я добрался потрогать кое-что из современного GPU serverless - Replicate и Runpod.

Replicate - относительно модный стартап, из W20 батча YCombinator, они фокусируются на чистом serverless. Довольно богатый набор популярных опенсорс моделей, собственно, ради одной из них я и пришел - разворачивать инференс своими руками было немного лень. Для выкатывания своих моделей предлагают использовать Cog, я с этим фреймворком не сталкивался, но выглядит перспективно. В целом продукт выглядит причесанным, но недешевым: там есть всего два вида GPU, T4 GPU за $0.00055 per second и A100 (40GB) за $0.0023 per second.

Потому я глянул и на Runpod. Они более известны не serverless платформой, а обычными GPU нодами, которые у них тоже есть, причем куда дешевле больших популярных облаков типа AWS. Но serverless тоже есть, и тоже довольно простой в освоении: нужно написать хендлер для их библиотеки, похожий на обычную лямбду, запаковать в докер и готово. Доступно несколько разных GPU, и даже самая мощная A100 (80Gb) всего $0.001 per second. Но надо понимать, что прайсинг хитрый: дополнительно оплачивается диск, дополнительно оплачивается idle (если не хотите, чтобы воркер сразу вырубался после одного запроса). Хвастаются, что колдстарт оптимизирован, сам я всерьез не бенчмаркал. Еще понравилась возможность настраивать параметры скейлинга вручную, в обычных лямбдах иногда не хватало такой гибкости.

В комментарии отдельно приглашаются эксперты, которые очень хотят рассказать, что serverless - говно, а деды завещали использовать bare metal.

www.group-telegram.com/jp/partially_unsupervised.com/199

10.3K viewsJun 22, 2023 at 10:49

Пилю один прототип, нужно гонять инференс относительно тяжелых моделей, но мало и нечасто. Так я добрался потрогать кое-что из современного GPU serverless - Replicate и Runpod.

Replicate - относительно модный стартап, из W20 батча YCombinator, они фокусируются на чистом serverless. Довольно богатый набор популярных опенсорс моделей, собственно, ради одной из них я и пришел - разворачивать инференс своими руками было немного лень. Для выкатывания своих моделей предлагают использовать Cog, я с этим фреймворком не сталкивался, но выглядит перспективно. В целом продукт выглядит причесанным, но недешевым: там есть всего два вида GPU, T4 GPU за $0.00055 per second и A100 (40GB) за $0.0023 per second.

Потому я глянул и на Runpod. Они более известны не serverless платформой, а обычными GPU нодами, которые у них тоже есть, причем куда дешевле больших популярных облаков типа AWS. Но serverless тоже есть, и тоже довольно простой в освоении: нужно написать хендлер для их библиотеки, похожий на обычную лямбду, запаковать в докер и готово. Доступно несколько разных GPU, и даже самая мощная A100 (80Gb) всего $0.001 per second. Но надо понимать, что прайсинг хитрый: дополнительно оплачивается диск, дополнительно оплачивается idle (если не хотите, чтобы воркер сразу вырубался после одного запроса). Хвастаются, что колдстарт оптимизирован, сам я всерьез не бенчмаркал. Еще понравилась возможность настраивать параметры скейлинга вручную, в обычных лямбдах иногда не хватало такой гибкости.

В комментарии отдельно приглашаются эксперты, которые очень хотят рассказать, что serverless - говно, а деды завещали использовать bare metal.

BY partially unsupervised