Führen Sie KI-Workloads aus, ohne die Infrastruktur zu besitzen.
Die Compute-Schicht des FelixSphere-Stacks. Inferenz und GPU-Rechenleistung on demand für alles jenseits von Chat, abgerechnet nach Verbrauch statt nach Reservierung.
KI hat Arbeit vor sich. Geben Sie ihr die Rechenleistung.
Batch-Verarbeitung
Führen Sie große Inferenz-Jobs über Datensätze aus, ohne zwischen den Läufen Kapazität vorzuhalten.
Embeddings
Erstellen Sie Embeddings für Korpora jeder Größe – für Retrieval, Suche und Clustering.
Dokumenten-Pipelines
Dokumente in großem Umfang auslesen, extrahieren und klassifizieren.
Fine-Tuning
Passen Sie Modelle an Ihre Domäne an – auf Kapazität, die Sie nicht planen müssen.
Vom Workload zum Ergebnis, ohne Kapazitätsplanung.
- 01Definieren
Beschreiben Sie die Aufgabe: das Modell, die Daten, das gewünschte Ergebnis.
- 02On demand ausführen
Rechenleistung wird für den Job zugewiesen, ausgeführt und wieder freigegeben.
- 03Ergebnis behalten
Ergebnisse landen dort, wo Sie sie brauchen. Sie zahlen für das, was lief.
Ihre Arbeit hat eine Laufzeit. Ihre Rechnung sollte das auch.
Unify Compute ist in Entwicklung. Preise und Verfügbarkeit werden zum Launch bekanntgegeben. Für Anforderungen von Unternehmen und KI-Labs über On-Demand-Workloads hinaus plant FelixSphere die Kapazität direkt.
- Trainingsläufe
- Produktive Inferenz
- Dedizierte Rechenleistung
- GPU-Cluster
- Private und Enterprise-KI-Infrastruktur
Haben Sie freie Rechenleistung, Daten oder Token-Credits? Verkaufen Sie sie an uns.
GPU-Rechenleistung verkaufen
Ungenutzte Cluster, reservierte Kapazität, die Sie nicht nutzen, oder freie GPUs in Ihrem Rechenzentrum. Wir setzen sie für KI-Workloads ein.
Daten verkaufen
Domänendatensätze, Unternehmenskorpora, Robotik- und Videoaufnahmen oder Expertenarbeit. Wir prüfen sie, dokumentieren die Herkunft und bringen sie zu KI-Teams.
Token-Credits verkaufen
Ungenutzte KI-Modell- und API-Credits bei Anbietern, mit denen Sie Verträge haben. Wir machen daraus Kapazität für den Traffic von Unify API.
Erzählen Sie uns vom Workload.
Batch-Job, Fine-Tuning oder produktive Inferenz. Wir sagen Ihnen, wie wir es umsetzen würden.