DeepInfraは、5つの主要な側面において、従来のセルフビルド・ソリューションと比較して大きな利点を提供する：
- 費用対効果GPUの購入とメンテナンスのコストを排除し、実際の使用量に基づいた計算を行う。
- 技術的な複雑さCUDA環境のコンフィギュレーション、定量的なデプロイメント、ロードバランシングなどのMLOpsタスクを排除します。
- モデル・アップデートプラットフォームは自動的に最新モデルのバージョンを統合します。
- 弾性スケーリング: サーバーレスアーキテクチャが同時リクエストの急増を自動的に処理
- 法令遵守正式なソースから入手したオープンソースモデルに対する法的リスクの回避
典型的なシーンの比較：
- セルフビルド・プログラム:: 少なくとも1人のフルタイムMLエンジニアと3台のA100サーバーが必要 (~$ $150K/年)
- ディープインフラ製品の実現可能性を検証するため、当初は月$50程度
特に、AI製品のシナリオを素早く検証するスタートアップチームや、企業が複数のモデルを同時に使用する必要がある複雑なシナリオに適している。
この答えは記事から得たものである。DeepInfra Chat: さまざまなオープンソースのビッグモデルチャットサービスを体験し、呼び出すについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DeepInfraの自作モデルサーバーに対する主な利点は何ですか？
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