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Zuerst empfohlen

Serverlose Inferenz im Leerlauf

Inferenz auf ungenutzter Rechenleistung, die von Einzelpersonen und Unternehmen geteilt wird.

Gemeinschaft

Geteilt von Einzelpersonen

community/<model>
Modelle

Unternehmen

Geteilt von Unternehmen

company/<model>
Modelle

Provider-Verzeichnis

ShareAI und unabhängige Inferenzanbieter mit ihren Modellen und öffentlichen Richtlinien.

0 Anbieter

Anbieter-Richtlinien, Rechenzentren und verfügbare Modelle
AnbieterZügeSpeicherungHauptsitz GPU-Cluster / RechenzentrumBedingungenDatenschutzModelle

Noch keine Anbieter gelistet

Verfügbare Anbieter werden hier mit ihren Richtlinien und Standorten angezeigt.

Hauptsitz und Verarbeitungsstandorte können unterschiedlich sein.

Mehr aus vorhandener Rechenleistung machen

Einzelpersonen und Unternehmen treten automatisch einer Serverless Idle Inference-Gruppe bei, wenn sie ungenutzte Rechenleistung teilen. Die Community leitet Anfragen an individuelle Mitwirkende; Unternehmen leiten Anfragen an Unternehmensmitwirkende.

Wir empfehlen, diese Routen zuerst auszuprobieren. Die Nutzung von ungenutzter Kapazität unterstützt Mitwirkende, die auf ein nachhaltigeres Rechennetzwerk hinarbeiten.

Inferenzanbieter

ShareAI ist selbst ein Inferenzanbieter und bietet auch eine Rückfallebene für Community und Unternehmen. Das Verzeichnis umfasst ShareAI neben unabhängigen Rechenzentren und Inferenzplattformen.

Vergleichen Sie deren Modelle, Trainings- und Aufbewahrungsrichtlinien, Hauptsitze und GPU-Cluster-Standorte. Öffnen Sie ein Anbieterprofil, um dessen geteilte Modelle und verbundene Knoten zu erkunden.

Hauptsitz & Datenstandort

Die Flagge kennzeichnet das Land, das von der Organisation des Anbieters angegeben wurde. Die Region ist eine geografische Bezeichnung – zum Beispiel liegt Rumänien in Europa.

Der Hauptsitz allein bestimmt nicht, wo eine Anfrage verarbeitet wird oder welche Regeln für deren Daten gelten. Überprüfen Sie die GPU-Cluster-Standorte, Bedingungen und Datenschutzrichtlinien des Anbieters für diese Details.

Filter

Training
Speicherung
Richtlinien
Hauptsitz

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GPU-Cluster / Rechenzentrum

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