ApX Machine Learning gira en torno a un problema muy concreto: decidir qué GPU, cuánta VRAM y qué presupuesto por hora necesitas para servir un modelo de pesos abiertos. En lugar de adivinar, eliges una variante entre más de 500 configuraciones de modelo, seleccionas el hardware y el nivel de cuantización, y las calculadoras devuelven el consumo estimado de memoria, el crecimiento de la caché KV, el tiempo hasta el primer token, los tokens por segundo y el coste por hora resultante. Con esos datos puedes comparar alquiler frente a autoalojamiento antes de comprometer presupuesto.
Alrededor de las calculadoras, el sitio mantiene una referencia de hardware con cifras de benchmark reales y páginas de modelo que documentan longitud de contexto, número de parámetros y características de servicio. Una amplia biblioteca de más de 150 cursos —desde fundamentos y deep learning hasta LLM, ingeniería de prompts, series temporales, cuantización y despliegue— convierte el sitio también en una ruta de aprendizaje.
La plataforma está pensada para ingenieros de ML, equipos de infraestructura, fundadores y estudiantes que planifican capacidad de GPU. Gran parte del material de referencia y las calculadoras están accesibles sin cuenta, y el sitio vende planes de pago para un acceso más profundo. ApX Machine Learning es un producto independiente y no está afiliado a ningún proveedor de modelos ni de nube.
