What is “model serving”?

Model serving is the production-ready deployment of trained machine learning, LLM, and GenAI models, making them accessible via REST or gRPC APIs. It involves packaging models with dependencies and optimizing them for low-latency inference. This process ensures that models are hosted securely to provide real-time or batch predictions for enterprise applications.

How does the model serving process work?

The model serving process starts by loading a trained model from a registry into a container. It is then wrapped in an API, such as FastAPI, allowing applications to send data for inference. The infrastructure scales automatically based on traffic demand to maintain high availability in live environments.

What is the difference between model serving and inference?

Inference is the specific execution of a model to calculate an output. Model serving is the broader orchestration layer that provides the necessary infrastructure, such as GPUs, to host that logic. Serving manages the interface, setup, and maintenance costs required to bridge the gap between development and production.

What are the key types of model serving?

There are two main types of model serving, online and batch. Online serving delivers immediate, low-latency predictions for interactive applications like chatbots. Batch serving processes large volumes of data periodically for non-time-sensitive tasks. TrueFoundry supports both methods, along with streaming inference, providing visibility across deployment, usage, and system health for all high-scale workflows.

Why choose TrueFoundry as your model serving platform?

TrueFoundry offers a unified, cloud-agnostic model serving platform that runs across AWS, GCP, Azure, or on-prem. It simplifies the lifecycle of traditional ML and LLMs by providing built-in cost optimization, full observability, and fine-grained access control. This developer-first design reduces infrastructure overhead while ensuring production-grade reliability.

Enterprise Model Serving Platform

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IA Generativa

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ML Tradicional

Implante e escale sem esforço modelos construídos com XGBoost, scikit-learn e LightGBM para previsões confiáveis e de alto desempenho.

Deep Learning

Execute modelos prontos para produção desenvolvidos usando PyTorch, TensorFlow ou Keras, otimizados para velocidade, escalabilidade e estabilidade.

Contêineres Personalizados

Implante pipelines de inferência totalmente personalizados usando seus próprios contêineres Docker para controle completo sobre o tempo de execução e as dependências.

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Implante modelos de embedding, rerankers e bancos de dados vetoriais para construir aplicações de IA precisas e sensíveis ao contexto.

Modelos de Visão

Implante e escale qualquer modelo de visão computacional com facilidade, desde classificação de imagens até compreensão visual avançada.

Plataforma empresarial de serviço de modelos que funciona na nuvem, on-premise e edge

Execute em qualquer lugar: Nuvem, On-Premise ou Edge

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Serviço seguro de modelos empresariais com RBAC e tokens.

Acesso Seguro e Controlado

Controle de Acesso Baseado em Função Granular
Autenticação baseada em token e segurança de API

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Inferência em Lote e por Streaming

Forneça previsões em tempo real via REST ou gRPC
Agende ou dispare inferência em lote

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Serviço de modelos para inferência em tempo real e em lote.

Registro de Modelos Integrado

Registro de modelos abrangente integrado
Implante modelos automaticamente a partir do registro
Gerencie versões e metadados

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Observabilidade e Monitoramento Completos

Suporte nativo para Prometheus, Grafana e OpenTelemetry
Logs, traces e métricas em tempo real
Visibilidade sobre implantação, uso e saúde do sistema

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Plataforma de serviço de modelos com monitoramento e observabilidade

Plataforma empresarial de serviço de modelos focada no desenvolvedor.

Experiência do Desenvolvedor Agradável

UI, SDK e CLI intuitivos para gerenciar, testar e monitorar seus modelos.
Design focado no desenvolvedor, do ambiente de desenvolvimento local à produção.

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Custo-benefício

Otimização inteligente de infraestrutura
Utilização eficiente de GPU e suporte a instâncias spot
Sem dependência de fornecedor

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Operações econômicas com a plataforma de serviço de modelos TrueFoundry

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Padrões SOC 2, HIPAA e GDPR para garantir proteção robusta de dados
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Controle de acesso baseado em função flexível e trilhas de auditoria
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Infraestrutura GenAI - simples, mais rápida, mais barata

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Fale com Especialistas

Depoimentos A TrueFoundry torna sua equipe de ML 10 vezes mais rápida

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Deepanshi S

Cientista de Dados Líder

A TrueFoundry simplifica a implantação complexa de modelos de ML com uma interface de usuário amigável, liberando os cientistas de dados de preocupações com infraestrutura. Aumenta a eficiência, otimiza os custos e resolve desafios de DevOps sem esforço, provando ser inestimável para nós.

Matthieu Perrinel

Líder de ML

As economias nos custos de computação que alcançamos ao adotar a TrueFoundry foram maiores do que o custo do serviço (e isso sem contar o tempo e as dores de cabeça que nos poupa).

Soma Dhavala

Diretor de Machine Learning

A TrueFoundry nos ajudou a economizar 40-50% dos custos de nuvem. A maioria das empresas oferece uma ferramenta e o deixa por conta própria, mas a TrueFoundry nos deu um suporte excelente sempre que precisamos.

Rajesh Chaganti

CTO

Usando a plataforma TrueFoundry, conseguimos reduzir significativamente nossos custos de nuvem. Conseguimos fazer a transição perfeita de um sistema baseado em AMI para uma arquitetura baseada em Docker-Kubernetes em poucas semanas.

Sumit Rao

AVP de Ciência de Dados

A TrueFoundry tem sido fundamental em nossos casos de uso de Machine Learning. Eles ajudaram nossa equipe a obter valor mais rapidamente do Machine Learning.

Vivek Suyambu

Engenheiro de Software Sênior

A TrueFoundry facilita a implantação e o ajuste fino de LLMs de código aberto. Sua plataforma intuitiva, enriquecida com um painel repleto de recursos para gerenciamento de modelos, é complementada por uma equipe de suporte que vai além.

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Perguntas frequentes

O que é “serviço de modelos”?

Serviço de modelos é a implantação pronta para produção de modelos treinados de machine learning, LLM e GenAI, tornando-os acessíveis via APIs REST ou gRPC. Envolve empacotar modelos com dependências e otimizá-los para inferência de baixa latência. Este processo garante que os modelos sejam hospedados com segurança para fornecer previsões em tempo real ou em lote para aplicações empresariais.

Como funciona o processo de serviço de modelos?

O processo de serviço de modelos começa carregando um modelo treinado de um registro para um contêiner. Ele é então encapsulado em uma API, como FastAPI, permitindo que as aplicações enviem dados para inferência. A infraestrutura escala automaticamente com base na demanda de tráfego para manter alta disponibilidade em ambientes de produção.

Qual é a diferença entre serviço de modelos e inferência?

Inferência é a execução específica de um modelo para calcular uma saída. O serviço de modelos é a camada de orquestração mais ampla que fornece a infraestrutura necessária, como GPUs, para hospedar essa lógica. O serviço gerencia a interface, a configuração e os custos de manutenção necessários para preencher a lacuna entre o desenvolvimento e a produção.

Quais são os principais tipos de serviço de modelos?

Existem dois tipos principais de serviço de modelos: online e em lote. O serviço online oferece previsões imediatas e de baixa latência para aplicações interativas como chatbots. O serviço em lote processa grandes volumes de dados periodicamente para tarefas não sensíveis ao tempo. A TrueFoundry suporta ambos os métodos, juntamente com inferência por streaming, proporcionando visibilidade sobre a implantação, uso e saúde do sistema para todos os fluxos de trabalho de alta escala.

Por que escolher TrueFoundry como sua plataforma de serviço de modelos?

TrueFoundry oferece uma plataforma unificada e agnóstica de nuvem para servir modelos, que funciona em AWS, GCP, Azure ou on-premise. Ela simplifica o ciclo de vida de ML tradicional e LLMs, fornecendo otimização de custos integrada, observabilidade completa e controle de acesso granular. Este design focado no desenvolvedor reduz a sobrecarga de infraestrutura, garantindo confiabilidade de nível de produção.

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Matthieu Perrinel

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Soma Dhavala

Diretor de Machine Learning

Rajesh Chaganti

CTO

Sumit Rao

AVP de Ciência de Dados

Vivek Suyambu

Engenheiro de Software Sênior

Perguntas frequentes

O que é “serviço de modelos”?

Como funciona o processo de serviço de modelos?

Qual é a diferença entre serviço de modelos e inferência?

Quais são os principais tipos de serviço de modelos?

Por que escolher TrueFoundry como sua plataforma de serviço de modelos?

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