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KI-DevOps-Engineer, der deine Apps bereitstellt und skaliert
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RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node Clusters, plus a Hub of ready-to-deploy open-source models and templates.
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Eine API für über 1.500 produktionsreife Generative-Media-Modelle
Serverlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads
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Selbst gehostete Cloud-Entwicklungsumgebungen und KI-Coding-Agenten für Unternehmensteams
Cloud-Infrastruktur visuell entwerfen, bereitstellen und verwalten
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Nebius is an AI-focused cloud platform that gives teams non-virtualized NVIDIA GPU clusters, managed MLOps tooling, and a serverless inference layer so they can move from experiment to production on one stack.
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Die autonome Operations-Fabrik für DevOps-, SRE- und Plattformteams
Die AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning
KI-Compute im Gigawatt-Maßstab, komplett gebaut und betrieben
Cloud-Linux-VMs für Entwickler und ihre KI-Agenten
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All-in-One-AppSec-Plattform, die Schwachstellen findet und automatisch behebt
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Agenten-native Cloud-Infrastruktur, mit der Coding-Agenten den gesamten Backend-Stack betreiben
Googles Rapid-Prototyping-IDE und Entwickler-API-Workbench für multimodale Anwendungen mit Gemini-Modellen.
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Persistente Ubuntu-Cloud-VMs für KI-Agenten-Fabriken
Autonome Enterprise-KI-Agenten und CRM-Intelligenz auf Basis von Salesforce Data 360 und Atlas.
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Offene Infrastruktur und eine API für Entwickler generativer KI
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Enterprise-Entwicklerplattform und API zum Deployment von GPT-6 Astra, Sol, Luna und multimodalen Echtzeitagenten.
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Produktions-Cloud mit Autopilot für Full-Stack- und KI-Apps
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Agenten-first GPU-Cloud: NVIDIA-Pods sekundengenau über Terminal oder API mieten
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Persistente virtuelle Maschinen, die KI-Agenten wach halten.
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Private AI Cloud für Training und Inferenz
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Cloud-Browser und Web-APIs für KI-Agenten
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Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
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