Banana
Hébergement d'inférence sur GPU avec mise à l'échelle automatique, outils de déploiement et analyses opérationnelles intégrées.
À propos de Banana
Banana est une plateforme d'hébergement d'inférence destinée aux équipes d'IA qui exécutent sur GPU des charges de modèles à haut débit. Elle ajuste automatiquement les réplicas GPU en fonction de l'évolution de la demande et applique une tarification au coût réel du calcul, associant les coûts d'infrastructure à des frais de plateforme fixes. La plateforme réunit le déploiement et l'exploitation dans un même flux de travail grâce à l'intégration GitHub, au CI/CD, à une CLI, aux déploiements progressifs, au traçage, aux journaux consultables, à l'analyse des requêtes et à l'analyse métier. Les équipes peuvent examiner le trafic, la latence, les erreurs, l'utilisation, l'usage des points de terminaison et les dépenses, tandis qu'une API ouverte, des SDK et une CLI permettent d'automatiser les déploiements. Banana utilise également le framework HTTP open source Potassium pour les backends conteneurisés personnalisés, ce qui permet aux développeurs d'utiliser des bibliothèques telles que PyTorch, TensorFlow et Hugging Face Transformers. L'offre Équipe présentée prend en charge jusqu'à 10 membres, 5 projets et 50 GPU en parallèle. Les organisations qui ont besoin de SAML SSO, de limites de GPU supérieures, de files d'attente personnalisables, de GPU pour le pipeline de compilation ou d'une assistance dédiée sont orientées vers l'offre Entreprise.
Fonctionnalités
Mettre à l'échelle l'inférence des modèles
Exécutez des services d'inférence à haut débit tout en ajustant automatiquement les réplicas GPU à l'évolution de la demande.
Exploiter les points de terminaison en production
Surveillez le trafic, la latence, les erreurs, l'utilisation, l'usage des points de terminaison et les dépenses depuis les vues opérationnelles de la plateforme.
Automatiser les flux de déploiement
Utilisez l'API ouverte, les SDK, la CLI, l'intégration GitHub, le CI/CD, les déploiements de branches et les environnements pour gérer les versions.
Créer des backends de modèles personnalisés
Regroupez dans des conteneurs les applications Potassium utilisant des bibliothèques telles que PyTorch, TensorFlow et Hugging Face Transformers.
Avantages
- La mise à l'échelle automatique des réplicas GPU permet d'adapter la capacité à l'évolution de la demande.
- GitHub, le CI/CD, la CLI, les déploiements progressifs, les journaux et le traçage réduisent la fragmentation des flux de travail.
- Les analyses des requêtes et de l'activité relient l'activité des points de terminaison aux performances et aux dépenses.
Limites
- L'offre Équipe coûte $1200 par mois avant l'ajout des frais de calcul.
- L'offre Équipe est limitée à 10 membres, 5 projets et 50 GPU en parallèle.
- SAML SSO, les limites de GPU supérieures, les files d'attente personnalisables et l'assistance dédiée nécessitent l'offre Entreprise.
Formules tarifaires
Équipe
- 10 membres d'équipe
- 5 projets
- 50 GPU parallèles au maximum
- Types de GPU personnalisés
- Journalisation et recherche
- Mise à l'échelle automatique selon le pourcentage d'utilisation
- Analyse des requêtes
- Analyse métier
- Déploiements de branches
- Environnements
Entreprise
- Toutes les fonctionnalités de l'offre Équipe
- SAML SSO
- API d'automatisation
- Limites supérieures de GPU parallèles
- Files d'attente d'inférence personnalisables
- GPU pour le pipeline de compilation
- Assistance dédiée
* Les informations tarifaires sont données à titre indicatif. Consultez les dernières annonces sur le site officiel de Banana.