KubeRay vereinfacht die Orchestrierung von Ray-KI auf Kubernetes. Sparen Sie bis zu 30% Bereitstellungszeit und optimieren Sie GPU-Nutzung für Ihre On-Premise-Projekte.
Mit Kubernetes meistern mittelständische Unternehmen die Komplexität von On-Premise KI. Sparen Sie bis zu 25% Betriebskosten und sichern Sie volle Datenhoheit für Ihre LLMs – Schritt für Schritt erklärt.
KI-Workloads auf Kubernetes im Mittelstand erfordern robusten persistenten Speicher. Vergleichen Sie Rook-Ceph und Longhorn für On-Premise-Lösungen: bis zu 20% bessere Datenleistung und €15.000 jährliche Ersparnis sind realistisch.
GPUs in Containern brauchen CDI. Time-Slicing, MPS und MIG haben klare Trade-offs. DRA ersetzt starre Device-Plugins — der Deep-Dive für effizienten GPU-Betrieb.