使用 Modal 运行可扩展的 Python 工作负载

主要观点:如今多数利用人工智能模型的项目需大量计算资源,新模型常需更多资源,如 DeepSeek 虽有竞争力但仍逊于大模型,传统部署 AI 需管理复杂基础设施,这成为痛点和限制因素,Modal 可解决此问题,它是无需手动设置基础设施的 AI 工作负载平台,通过 Python SDK 定义工作流,以容器方式运行代码,抽象服务器和集群配置,可在云端运行代码且无需关注基础设施,还能实现无服务器 GPU 加速和扩展、处理大量数据等功能,对 AI 发展和云采用有战略意义,在多个领域有实际应用案例,代表新型云平台,虽降低了构建复杂 AI 服务的门槛,但在某些情况下用户仍可选择自己管理基础设施。
关键信息

  • 传统 AI 部署需管理复杂基础设施,成为痛点和限制因素。
  • Modal 是无需手动设置基础设施的平台,可在云端运行代码。
  • 通过 Python SDK 定义“apps”和“functions”,容器运行代码,抽象配置。
  • 可实现无服务器 GPU 加速和扩展,支持多种 GPU 类型。
  • 提供“Modal Volumes”处理大量数据,可挂载存储卷。
  • 对 AI 发展和云采用有战略意义,降低进入门槛,推动相关讨论。
  • 在多个领域有实际应用案例,如 Suno 和 Sphinx Bio。
    重要细节
  • 以定义运行 Flux 模型的图像为例说明在 Modal 中如何在 Python 代码中定义容器。
  • 区分临时 App 和部署 App,以及如何根据需求选择。
  • 介绍 Modal 基于 Rust 的容器运行时,启动容器速度快。
  • 说明“Modal Volumes”的作用及与其他数据访问模式的区别。
  • 举例说明 Modal 如何帮助 Suno 实现规模扩展和成本控制,以及 Sphinx Bio 如何利用 Modal 进行蛋白质折叠计算。
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