RunInfra.

RunInfra

RunInfra — это платформа для автоматической оптимизации открытых языковых моделей под производственные нагрузки. Платформа анализирует совместимые движки инференса, бенчмаркирует GPU-варианты и подбирает оптимальную конфигурацию без ручного написания кода. Пользователь получает измеренный стек с доказанными метриками latency, throughput и стоимости — готовый к развёртыванию или экспорту на собственную инфраструктуру.

Ключевые возможности

• Автоматический подбор движка: Сравнение vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и других серверов инференса с выбором победителя по реальным замерам
• Оптимизация GPU-ядер: Тонкая настройка квантования, FlashAttention, спекулятивного декодирования и кэширования KV без ручной конфигурации
• Полная прозрачность результатов: Получение benchmark-чека с p95/p99 latency, throughput, потреблением VRAM и стоимостью на миллион токенов
• Экспортируемый стек: Dockerfile, конфигурации и скрипты развёртывания — платформа не создаёт vendor lock-in
• Гибкость развёртывания: Управляемый endpoint от RunInfra, собственный RunPod, Modal или self-hosted инфраструктура

Сценарии использования

• Оптимизация latency-критичных сервисов: Снижение p95 latency на 79% и time-to-first-token на 82% для чат-ботов и real-time приложений
• Снижение инфраструктурных затрат: Подбор минимально достаточного GPU с проверкой соответствия latency-требованиям — экономия до 71% стоимости токенов
• Масштабирование RAG-пайплайнов: Оптимизация embedding-моделей с batch-throughput метриками для векторного поиска
• Развёртывание мультимодальных моделей: Поддержка Whisper, Qwen-VL, Cosmos и других моделей для speech-to-text, vision и video generation

Целевая аудитория

Платформа ориентирована на ML-инженеров, технических директоров и продуктовые команды, которым требуется production-ready инференс открытых моделей с контролем над данными, кастомизацией под специфику нагрузки и возможностью миграции между облаками без переписывания инфраструктуры.