RunInfra
RunInfraとは何ですか？
RunInfraは、自然言語によるオープンソースモデルやアプリ全体の記述から、本番環境に対応したAPIを構築するAIインファレンス（推論）最適化・デプロイプラットフォームです。Y Combinatorの支援を受けており、様々なサービングエンジン（vLLM、SGLang、TensorRT-LLMなど）を異なるNVIDIA GPU間でベンチマーク計測し、最もコストパフォーマンスが高く低遅延な構成を見つけ出します。自動化されたForgeエージェントを活用して、カーネルの最適化、モデルの量子化（AWQ、GPTQ、FP8）、継続的バッチ処理（Continuous Batching）、KVキャッシュのチューニングなどを行います。ユーザーは、独自のマネージドインフラストラクチャ（ゼロスケール機能付き）にデプロイすることも、完全に実行可能なデプロイキット（Dockerfile、設定ファイル）をエクスポートして、RunPod、Modal、またはローカルハードウェアなどの自社インフラにホストすることも可能です。
RunInfraの使い方は？
モデルのワークロードを説明するか、Hugging Faceのオープンソースモデルをプレーンな英語で貼り付けます。RunInfraの自動化システムが実行計画をドラフトし、サービングエンジンとGPU構成全体でモデルをベンチマーク計測し、最適化します。最適なセットアップが見つかると、完全に管理されたAPIエンドポイントとしてデプロイするか、コンテナ化されたデプロイキットをエクスポートして自社ハードウェアでセルフホストすることができます。
RunInfraのコア機能
設定不要な自然言語によるモデルデプロイ
サービングエンジンの自動ベンチマーク計測（vLLM、SGLang、TensorRT-LLM）
カスタムCUDAカーネルの生成とチューニングを行うForgeエージェント
マルチフォーマットのモデル量子化（AWQ、GPTQ、FP8）
エクスポート可能なオープンソーススタックのデプロイキット（Dockerfile、yaml）
100万トークンあたりの従量課金制を採用したゼロスケール対応のマネージドホスティング
マルチクラウドデプロイへの対応（RunInfra Cloud、Modal、RunPod、Vast.ai）
RunInfraの使用例
Llama 3.3やQwen 2.5などのオープンソースLLMを、最適化された遅延とコストでデプロイする
WhisperとvLLM-Omniを使用したリアルタイムのマルチモーダル音声パイプラインの構築
Qwen 2.5 Coder 32Bのような大規模モデルを量子化し、より小型で安価なGPUに適合させる
セルフホスト型のエンタープライズAIワークロード向けに、透過性が高くエクスポート可能なDockerスタックを生成する
RunInfraのFAQ
RunInfraとは何ですか？
RunInfraはクローズドソースのAPIを利用する場合と何が違うのですか？
RunInfraはどのような最適化技術を利用していますか？
RunInfra レビュー (0)
RunInfra の価格
無料クレジット
無料
最適化とベンチマーク計測を試すための、新規アカウント向けの5ドル分の無料クレジット。
Core
月額 100ドル
105クレジットを含みます（1ドル = 1クレジット）。量子化（AWQ、GPTQ、FP8）、標準GPUへのアクセス（T4、L4、L40S、A100、H100）、マネージド型のゼロスケールOpenAI互換エンドポイント、およびエクスポート可能なデプロイキットが含まれます。
Enterprise
カスタム料金
Coreのすべての機能に加え、セルフホストおよびカスタムGPUデプロイ、B200/H200 GPUへのアクセス、監査ログ、RBAC（ロールベースのアクセス制御）、SOC 2 Type II準拠、最大99.99%のカスタムSLA、および専任のCSM（カスタマーサクセスマネージャー）が含まれます。
RunInfra の分析
RunInfra ウェブサイトのトラフィック分析
地理的なトラフィック
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