รันปริมาณงาน GPU แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ด้วย Cold Start ที่รวดเร็วบนเซิร์ฟเวอร์ Bare-Metal ทุกที่ในโลก
อังกฤษ | 简体中文 | 繁體中文 | เตอร์กเช่ | हिंदी | โปรตุเกส (บราซิล) | อิตาเลียโน่ | ภาษาสเปน | เกาหลี | 日本語
เพิ่มตัวตกแต่ง endpoint
ให้กับโค้ดของคุณ แล้วคุณจะได้รับจุดสิ้นสุด HTTP ที่สมดุลโหลด (พร้อมการรับรองความถูกต้อง!) เพื่อเรียกใช้โค้ดของคุณ
คุณยังสามารถเรียกใช้ฟังก์ชันที่ใช้เวลานานด้วย @function
ปรับใช้คิวงานโดยใช้ @task_queue
และกำหนดเวลางานด้วย @schedule
:
from beta9 import endpoint
# This will run on a remote A100-40 in your cluster
@ endpoint ( cpu = 1 , memory = 128 , gpu = "A100-40" )
def square ( i : int ):
return i ** 2
ปรับใช้ด้วยคำสั่งเดียว:
$ beta9 deploy app.py:square --name inference
=> Building image
=> Using cached image
=> Deployed ?
curl -X POST 'https://inference.beam.cloud/v1'
-H 'Authorization: Bearer [YOUR_AUTH_TOKEN]'
-H 'Content-Type: application/json'
-d '{}'
เชื่อมต่อ GPU เข้ากับคลัสเตอร์ของคุณด้วยคำสั่ง CLI และ cURL หนึ่งคำสั่ง
$ beta9 machine create --pool lambda-a100-40
= > Created machine with ID: ' 9541cbd2 ' . Use the following command to set up the node:
#! /bin/bash
sudo curl -L -o agent https://release.beam.cloud/agent/agent &&
sudo chmod +x agent &&
sudo ./agent --token " AUTH_TOKEN "
--machine-id " 9541cbd2 "
--tailscale-url " "
--tailscale-auth " AUTH_TOKEN "
--pool-name " lambda-a100-40 "
--provider-name " lambda "
คุณสามารถเรียกใช้สคริปต์การติดตั้งนี้บน VM ของคุณเพื่อเชื่อมต่อกับคลัสเตอร์ของคุณได้
จัดการคลัสเตอร์ข้ามภูมิภาคแบบกระจายของคุณโดยใช้ระนาบควบคุมแบบรวมศูนย์
$ beta9 machine list
| ID | CPU | Memory | GPU | Status | Pool |
| ---------- | --------- | ------------ | --------- | ------------ | ------------- |
| edc9c2d2 | 30,000m | 222.16 GiB | A10G | registered | lambda-a10g |
| d87ad026 | 30,000m | 216.25 GiB | A100-40 | registered | gcp-a100-40 |
คุณสามารถเรียกใช้ Beta9 ภายในเครื่องหรือในคลัสเตอร์ Kubernetes ที่มีอยู่ได้โดยใช้แผนภูมิ Helm ของเรา
k3d ใช้สำหรับการพัฒนาท้องถิ่น คุณจะต้องมี Docker เพื่อเริ่มต้น
หากต้องการใช้การตั้งค่าอัตโนมัติเต็มรูปแบบของเรา ให้เรียกใช้ setup
ค่าเป้าหมาย
make setup
SDK เขียนด้วยภาษา Python คุณจะต้องใช้ Python 3.8 หรือสูงกว่า ใช้ setup-sdk
make เป้าหมายเพื่อเริ่มต้น
make setup-sdk
หลังจากที่คุณตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์และ SDK แล้ว ลองดู SDK readme ที่นี่
เรายินดีรับการมีส่วนร่วมไม่ว่าจะมากหรือน้อย นี่คือสิ่งที่มีประโยชน์ที่สุดสำหรับเรา:
หากต้องการความช่วยเหลือ โปรดติดต่อผ่านช่องทางต่อไปนี้