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AI Infrastructure

IA Inference
as a Service

Coloque seus modelos de IA em produção sem gerenciar GPUs. Inferência de baixa latência, auto-scaling automático e APIs prontas para consumo.

LLMs Stable Diffusion YOLO Whisper Custom Models
<100ms Latência P95
∞ Auto-scale
99.9% Uptime
Deploy Modelo Como Funciona

Como Funciona

Do modelo ao endpoint em minutos

1

Upload do Modelo

Faça upload do seu modelo PyTorch, TensorFlow, ONNX ou Hugging Face.

2

Configuração

Escolha a GPU, defina batching, timeout e políticas de scaling.

3

Endpoint Pronto

Receba uma API REST/gRPC para chamar seu modelo em produção.

4

Scale Automático

Escala de 0 a N réplicas conforme demanda. Pague pelo uso.

Modelos Suportados

Compatível com os principais frameworks

🤗

Hugging Face

Transformers, Diffusers, qualquer modelo do Hub.

🔥

PyTorch

Modelos .pt, TorchScript, TorchServe compatible.

⚡

ONNX

Modelos otimizados ONNX Runtime com TensorRT.

🧠

TensorFlow

SavedModel, TF Lite, TensorFlow Serving.

🎨

Stable Diffusion

SD 1.5, SDXL, ControlNet com A1111 API.

💬

LLMs

Llama, Mistral, OpenChat com vLLM/TGI.

Enterprise Ready

Infraestrutura Otimizada

GPUs NVIDIA A100 e H100 prontas para seus maiores desafios de IA

NVIDIA T4

16 GB VRAM | Low Latency

Sob Consulta
Ideal para: NLP & Visão Leve

NVIDIA A10G

24 GB VRAM | Mid-Range

Sob Consulta
Ideal para: Stable Diffusion
Performance

NVIDIA A100

40/80 GB VRAM | High-End

Sob Consulta
Ideal para: LLMs (Llama 3/Mistral)

NVIDIA H100

80 GB HBM3 | State-of-Art

Sob Consulta
Ideal para: Treinamento & LLMs 70B+

Scale to zero disponível. Faturamento flexível sob demanda ou reserva.

Acelere sua Inteligência Artificial

Nossos arquitetos de IA ajudam você a escolher a melhor infraestrutura para o seu modelo e escala.

Suporte Especializado

Perguntas Frequentes

Dúvidas sobre como colocar seu modelo em produção?

Inference as a service permite que você hospede modelos de IA prontos para uso em produção via API, sem se preocupar com a gestão de infraestrutura de GPUs. Você foca no código e nós cuidamos da infraestrutura.
Suportamos os principais frameworks do mercado, incluindo PyTorch, TensorFlow, ONNX e Hugging Face Transformers. Também oferecemos suporte nativo para vLLM e TGI para LLMs.
Nossa plataforma monitora a carga de requirições em tempo real. Quando não há tráfego, o serviço pode escalar para zero (Scale to zero), economizando custos. Quando a demanda sobe, novas instâncias de GPU são provisionadas em segundos.
Sim. Você pode fazer upload de seus próprios pesos (.bin, .pt, .safetensors) ou importar qualquer modelo público ou privado diretamente do Hugging Face.
Utilizamos aceleração via TensorRT e kernels otimizados para garantir latências extremamente baixas, geralmente inferiores a 100ms para modelos de visão e NLP de tamanho médio.