RunInfra
Qu'est-ce que RunInfra ?
RunInfra est une plateforme d’optimisation et de déploiement d’inférence IA qui génère des API prêtes pour la production à partir de descriptions en langage naturel de modèles open source ou d’applications complètes. Soutenue par Y Combinator, elle compare différents moteurs de service (comme vLLM, SGLang et TensorRT-LLM) sur divers GPU NVIDIA afin de trouver la configuration la plus rentable et à la latence la plus faible. Elle s’appuie sur son agent automatisé Forge pour optimiser les kernels, quantifier les modèles (AWQ, GPTQ, FP8) et gérer le batching continu ainsi que le réglage du cache KV. Les utilisateurs peuvent déployer sur l’infrastructure managée de RunInfra avec des capacités de mise à l’échelle à zéro, ou exporter le kit de déploiement entièrement exécutable (Dockerfile, configurations) pour l’héberger sur leur propre infrastructure comme RunPod, Modal ou du matériel local.
Comment utiliser RunInfra ?
Décrivez votre charge de travail ou collez un modèle open source depuis Hugging Face en langage courant. Le système automatisé de RunInfra rédigera un plan d’exécution, benchmarkera le modèle sur différents moteurs de service et configurations GPU, puis l’optimisera. Une fois la configuration optimale trouvée, vous pouvez le déployer sous forme d’endpoint d’API entièrement géré ou exporter le kit de déploiement conteneurisé pour l’héberger vous-même sur votre propre matériel.
Fonctionnalités de base de RunInfra
Déploiement de modèles en langage naturel sans configuration
Benchmark automatisé des moteurs de service (vLLM, SGLang, TensorRT-LLM)
Agent Forge pour la génération et le réglage de kernels CUDA personnalisés
Quantification multi-format des modèles (AWQ, GPTQ, FP8)
Kits de déploiement exportables et open source (Dockerfile, yaml)
Hébergement managé avec mise à l’échelle à zéro et tarification à l’usage par million de tokens
Ciblage de déploiement multi-cloud (RunInfra Cloud, Modal, RunPod, Vast.ai)
Les cas d'utilisation de RunInfra
Déployer des LLM open source comme Llama 3.3 ou Qwen 2.5 avec une latence et un coût optimisés
Construire des pipelines vocaux multimodaux en temps réel avec Whisper et vLLM-Omni
Quantifier de grands modèles comme Qwen 2.5 Coder 32B pour les faire tenir sur des GPU plus petits et moins chers
Générer une stack Docker entièrement transparente et exportable pour des charges IA d’entreprise auto-hébergées
FAQ de RunInfra
Qu’est-ce que RunInfra ?
En quoi RunInfra est-il différent de l’utilisation d’API fermées ?
Quelles techniques d’optimisation RunInfra utilise-t-il ?
RunInfra Avis (0)
RunInfra Tarifs
Crédits gratuits
Gratuit
5 $ de crédits gratuits pour les nouveaux comptes afin d’essayer l’optimisation et le benchmarking.
Core
100 $ par mois
Inclut 105 crédits (1 $ = 1 crédit). Inclut la quantification (AWQ, GPTQ, FP8), l’accès GPU standard (T4, L4, L40S, A100, H100), des endpoints managés compatibles OpenAI avec mise à l’échelle à zéro, et des kits de déploiement exportables.
Enterprise
Tarification personnalisée
Inclut tout ce qui est dans Core, plus le déploiement auto-hébergé et sur GPU personnalisés, l’accès aux GPU B200/H200, les journaux d’audit, le RBAC, la conformité SOC 2 Type II, des SLA personnalisés jusqu’à 99,99 %, et un CSM dédié.
Analyse de RunInfra
RunInfra Analyse du trafic du site Web
RunInfra Lancer les intégrations
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