推論
部署並擴展大型語言模型、音訊、影像及影片生成工作負載的推論。
訓練
在單節點或多節點叢集上即時微調開源模型。
沙盒
以程式化方式擴展安全、短暫的環境,用於執行不受信任的程式碼。
批次處理
擴展至數千個容器,處理隨需批次工作負載。
筆記本
透過可共享的筆記本,即時協作處理程式碼與數據。
音訊轉錄
使用 Whisper 批次轉錄語音,大規模將音訊位元組轉換為文字。
與大型語言模型的語音聊天
建構互動式語音聊天應用程式。
影像與影片推論
執行計算生物學、影像及影片推論任務。
音樂生成
使用 ACE-Step 將提示轉化為音樂。
文字轉語音
使用 Chatterbox 部署 TTS API,從文字生成自然語音。
可程式化基礎設施
完全以程式碼定義一切——無需 YAML 或設定檔——確保環境與硬體需求同步。
彈性 GPU 擴展
跨雲端存取數千個 GPU,無配額或保留限制,閒置時自動縮減至零。
統一可觀測性
整合日誌記錄,並全面掌握每個函式、容器及工作負載的狀態。
AI 原生執行環境
從底層專為重度 AI 工作負載設計,具備超快速自動擴展與模型初始化,號稱比 Docker 快 100 倍。
內建儲存層
全球分散式儲存系統,專為高吞吐量與低延遲打造,適合快速模型載入、訓練數據或其他資料集。
第一方整合
掛載現有雲端儲存桶、連接 MLOps 工具,並將數據傳送至現有遙測供應商。
多雲端容量池
深度多雲端容量搭配智慧型排程,確保您無需管理輸入編排,即可獲得所需的 CPU 與 GPU。
安全性與治理
團隊控制、經實戰考驗的隔離機制、SOC2 與 HIPAA 合規性,以及數據駐留控制。
Modal Inc. 的 Modal 是一個無伺服器平台,讓 AI 和數據團隊使用自己的程式碼,大規模執行 CPU、GPU 及數據密集型運算。
分类:訓練部署工具
访问链接:https://modal.com/
标签:無伺服器AI、GPU運算、資料密集型、可擴展基礎設施、AI開發