RunInfra.

RunInfra

RunInfra es la plataforma que automatiza la optimización de modelos de inteligencia artificial de código abierto para entornos de producción. Simplemente describe tu carga de trabajo de inferencia y la plataforma se encarga de seleccionar el motor de servicio óptimo, ajustar los kernels de GPU y generar una pila de despliegue completamente medida y lista para ejecutar. Ideal para equipos que buscan maximizar el rendimiento sin sacrificar el control sobre su infraestructura de IA.

Aspectos Destacados del Producto

• Optimización Automatizada: RunInfra compara múltiples motores de inferencia como vLLM, SGLang y TensorRT-LLM, seleccionando automáticamente la configuración ganadora para tu modelo específico.
• Ajuste de Kernels GPU: Aplica técnicas avanzadas como FlashAttention v2, decodificación especulativa, cuantización AWQ int4 y reutilización de caché KV sin necesidad de escribir configuraciones manualmente.
• Benchmarks Verificables: Cada optimización genera un recibo de benchmark detallado con métricas de latencia p95/p99, throughput, consumo de VRAM y costo por millón de tokens.
• Despliegue Flexible: Ofrece endpoints gestionados con facturación por uso o la opción de exportar la pila completa (Dockerfile, scripts de servicio, configuración YAML) para autohospedar en tu propia infraestructura.
• Soporte Multi-Hardware: Compatible con GPUs NVIDIA desde L4 hasta B200, incluyendo H100, H200, A100, L40S y RTX 4090, con despliegue en RunInfra Cloud, Modal, RunPod o Vast.ai.

Casos de Uso

• Optimización de Latencia: Ajusta modelos como Llama 3.1 70B o Qwen 2.5 para alcanzar latencias p95 inferiores a 60ms, ideal para aplicaciones conversacionales en tiempo real.
• Reducción de Costos de Inferencia: Encuentra la combinación óptima de GPU y cuantización para reducir hasta un 71% el costo por millón de tokens manteniendo el rendimiento objetivo.
• Despliegue de Modelos Especializados: Implementa cargas de trabajo específicas como Whisper para transcripción de voz, BGE-M3 para embeddings de recuperación o modelos de visión como Qwen2-VL con métricas de throughput validadas.
• Portabilidad de Infraestructura: Exporta pilas optimizadas para ejecutarlas en múltiples proveedores de nube sin bloqueo de proveedor, garantizando soberanía sobre tu stack de IA.

Público Objetivo

RunInfra está dirigido a ingenieros de machine learning, arquitectos de infraestructura y equipos de IA de empresas medianas y grandes que operan modelos open-source en producción y necesitan equilibrar rendimiento, costo y control sin depender de APIs propietarias.