Banana: GPUs for Inference

Banana는 AI 팀을 위한 고속 및 확장 가능한 GPU 호스팅 솔루션입니다. 이 플랫폼은 높은 처리량의 추론을 위해 설계되었으며, 자동으로 GPU를 확장 및 축소하여 비용을 낮추고 성능을 높입니다. 이 글에서는 Banana의 주요 기능과 가격, 그리고 사용 방법에 대해 알아보겠습니다.

주요 기능

1. 자동 확장 GPU

Banana는 GPU를 자동으로 조정하여 필요에 따라 성능을 최적화합니다. 이를 통해 사용자는 비용을 절감하면서도 필요한 만큼의 리소스를 확보할 수 있습니다.

2. 투명한 가격 정책

대부분의 서버리스 제공업체는 GPU 사용에 대해 높은 마진을 부과하지만, Banana는 공정한 가격으로 서비스를 제공합니다. 기본 요금 외에 추가 비용이 발생하지 않습니다.

3. 전체 플랫폼 경험

Banana는 GitHub 통합, CI/CD, CLI, 롤링 배포, 로그 및 추적 기능을 포함한 DevOps 도구를 제공합니다. 이를 통해 개발자는 효율적으로 작업할 수 있습니다.

4. 성능 모니터링 및 디버깅

실시간으로 요청 트래픽, 지연 시간 및 오류를 모니터링할 수 있어 병목 현상을 쉽게 파악하고 디버깅할 수 있습니다.

5. 비즈니스 분석

비용 및 요청 사용량을 추적하여 비즈니스와 고객에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

6. 자동화 API

Banana는 오픈 API를 제공하여 사용자가 배포를 자동화할 수 있도록 지원합니다. SDK와 CLI를 통해 다양한 라이브러리와 통합하여 사용할 수 있습니다.

가격 정책

Banana는 두 가지 요금제를 제공합니다:

팀 요금제

• 월 $1200 + 사용한 컴퓨팅 비용
• 최대 10명 팀원
• 5개 프로젝트
• 50개의 최대 병렬 GPU

엔터프라이즈 요금제

• 맞춤형 요금제 + 사용한 컴퓨팅 비용
• 팀 요금제의 모든 기능 포함
• SAML SSO, 자동화 API, 전용 지원 등 추가 기능 제공

사용 방법

Banana의 사용은 간단합니다. 다음은 기본적인 사용 예시입니다:

from potassium import Potassium, Request, Response
from transformers import pipeline

app = Potassium("my_app")

@app.init
def init():
    model = pipeline('fill-mask', model='bert-base-uncased', device=0)
    context = { "model": model }
    return context

@app.handler("/")
def handler(context, request):
    model = context.get("model")
    prompt = request.json.get("prompt")
    outputs = model(prompt)
    return Response(status=200, json = {"outputs": outputs[0]})

app.serve()

이 코드는 Banana에서 모델을 초기화하고 요청을 처리하는 방법을 보여줍니다. 사용자는 자신이 원하는 라이브러리를 자유롭게 가져와 사용할 수 있습니다.

결론

Banana는 AI 팀이 빠르게 배포하고 확장할 수 있도록 돕는 강력한 도구입니다. 효율적인 GPU 관리와 투명한 가격 정책 덕분에 많은 기업들이 Banana를 선택하고 있습니다. 지금 바로 를 방문하여 더 많은 정보를 얻고, 무료 체험을 시작해 보세요! 🚀