Warum serverlose KI?
Traditionelle GPU-Server sind teuer und meistens im Leerlauf. Serverlose Inferenz erlaubt es dir, nur für die tatsächliche Nutzung zu bezahlen.
Plattformen
### Modal
- Python-native serverlose Cloud.
- GPU-Zugriff bei Codeänderungen.
- Großartig für ML-Pipelines und Batch-Inferenz.
- Preisgestaltung: GPU-Abrechnung pro Sekunde.
### Replicate
- Open-Source-Modelle über API ausführen.
- Kein Infrastrukturmanagement.
- Riesige Modellbibliothek (Llama, Stable Diffusion, Whisper).
- Preisgestaltung: GPU-Zeit pro Sekunde.
### Cloudflare Workers KI
- Edge-deployed Modelle weltweit.
- Niedrige Latenz für Endnutzer.
- Begrenzte Modellauswahl, aber wachsend.
- Preis: Auf Anfrage.
### Banana / Together AI
- Spezialisiert auf LLM-Inferenz.
- Automatische Skalierung von null auf tausende Anfragen.
- Wettbewerbsfähige Preise für hochvolumige Workloads.
Architekturmuster
- Kaltstartminderung: Verwende Modell-Caching und Vorwärmen.
- Puffere Anfragen während des Scale-Ups.
- Edge + Cloud: Einfache Modelle am Edge, komplex in der Cloud.
Wann man Serverless NICHT nutzen sollte
- Konsistente Hochdurchsatz-Workloads (>80 % GPU-Auslastung).
- Modelle, die für den verfügbaren serverlosen GPU-Speicher zu groß sind.
- Latenzempfindliche Anwendungen, die <50 ms Antwort erfordern.