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Salad
Salad es una nube GPU distribuida que ofrece cómputo de bajo costo y geodistribuido para AI, inference, training y otras cargas de trabajo intensivas en GPU.
Salad
Qué es Salad?
Salad es una plataforma de nube GPU distribuida que proporciona acceso a grandes cantidades de GPUs de consumo a través de una red global de nodos. Está orientada a AI inference, model training, batch processing, rendering y otras cargas de trabajo intensivas en GPU, con precios basados en uso y despliegue basado en contenedores.
Cómo usar Salad?
- 1Crea una cuenta de Salad y contacta con ventas si necesitas precios descontados para alto volumen.
- 2Elige el tipo de GPU y la cantidad que se ajusten a tu carga de trabajo.
- 3Empaqueta tu app como un contenedor Docker para Salad Container Engine.
- 4Despliega la carga de trabajo en SaladCloud y supervisa la disponibilidad, el escalado y las interrupciones.
- 5Escala hacia arriba o hacia abajo a medida que cambia la demanda sin gestionar VMs individuales.
Salad Funciones principales
- Nube GPU distribuida con nodos geodistribuidos
- Despliegue de contenedores Docker mediante Salad Container Engine
- Precios basados en uso con tarifas iniciales bajas
- Soporte para inference y batch workload a gran escala
- Despliegue compatible con multi-cloud
- Reasignación automática de cargas de trabajo cuando los nodos se desconectan
- Aislamiento de seguridad con contenedores cifrados
- No requiere gestión de VMs
Salad Casos de uso
- AI inference a escala
- Entrenamiento y ajuste fino de modelos
- Generación de texto a imagen
- Transcripción de voz a texto
- Cargas de trabajo de visión por computadora
- Despliegue de LLM
- Procesamiento por lotes y rendering
- Cargas de trabajo GPU de tipo HPC
Salad Precios y créditos gratis
Salad funciona con un modelo De pago, Precio personalizado.
Salad Ventajas y desventajas
Ventajas
- Precio inicial de GPU muy bajo
- Gran red distribuida de GPUs
- Buena opción para AI inference escalable
- El despliegue basado en Docker simplifica la configuración
- Precios basados en uso sin prepagos
Desventajas
- La disponibilidad de GPU puede interrumpirse, como la capacidad spot
- Arranques en frío más largos que en GPUs cloud típicas
- La mayor vRAM de la red está limitada a 24 GB
- No es ideal para cargas de trabajo de latencia extremadamente baja
¿Para qué es mejor Salad?
- Equipos de AI que necesitan inference de GPU de bajo costo
- Startups que escalan cargas de modelos rápidamente
- Desarrolladores que despliegan apps GPU en contenedores
- Empresas que buscan alternativas más baratas a las grandes nubes
- Cargas de trabajo que pueden tolerar interrupciones tipo spot