Modal: Offre une exécution serverless Python sans effort pour les pipelines d'IA, mais se concentre sur le Function-as-a-Service plutôt que sur les VM brutes. Modal enregistre 1 196 021 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +30,2 % et un modèle tarifaire Freemium, Tarifs sur demande. Salad enregistre 713 519 visites mensuelles avec une croissance de +10,4 % et un modèle tarifaire Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande.
Infrastructure cloud serverless pour les charges de travail IA et data
Cloud GPU distribuée qui orchestre les GPU grand public inutilisés du monde
| Dimension / Métrique | | |
|---|---|---|
| Domaine officiel | modal.com | salad.com |
| Modèle tarifaire | Freemium, Tarifs sur demande | Essai gratuit, Payant, Tarifs sur demande |
| Visites mensuelles | 1,2 M (1 196 021) | 713,52 k (713 519) |
| Delta de trafic mensuel | +277,18 k (+30,2 %) | +67,49 k (+10,4 %) |
| Marché principal et part | 🇺🇸 États-Unis (43,9 %) | 🇺🇸 États-Unis (40,9 %) |
| Visites directes / mois | 845,64 k | 440,92 k |
| Note des utilisateurs | 4,8 | 4,3 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |
Infrastructure cloud serverless pour les charges de travail IA et data
Écrivez du Python classique, associez des GPU ou des conteneurs et déployez des endpoints HTTPS qui s'adaptent au trafic et tombent à zéro au repos.
Lancez des environnements isolés et sûrs pour les agents de code, les rollouts RL et le code non fiable, avec des démarrages sous la seconde et plus d'un million de sandboxes simultanées.
Exécutez fine-tunes, LoRA, entraînements complets et apprentissage par renforcement sur une capacité GPU élastique mono ou multi-nœuds, sans demande de quota.
Servez des LLM et des modèles image, vidéo ou audio via des endpoints compatibles OpenAI, ou apportez votre propre pile d'inférence en laissant l'infrastructure à Modal.
Cloud GPU distribuée qui orchestre les GPU grand public inutilisés du monde
Planifie, surveille et réaffecte des charges Docker/OCI sur des milliers de nœuds GPU distribués, avec bascule automatique quand des nœuds disparaissent.
Accès à la demande à un pool distribué de GPU grand public inutilisés dans plus de 190 pays, tarif prioritaire à partir d'environ 0,015 dollar par heure de GPU.
Un point d'accès à jetons managé pour les modèles à poids ouverts, facturé au jeton, vos données n'étant jamais utilisées pour l'entraînement.
Exécutez la même pile d'orchestration dans votre organisation et regroupez les GPU inutilisés des stations de travail en un service interne compatible OpenAI.
SpécialiséExécution serverless extrêmement rapide optimisée spécifiquement pour les modèles de médias génératifs plutôt que pour le code Python général.
SpécialiséExécution serverless extrêmement rapide optimisée spécifiquement pour les modèles de médias génératifs plutôt que pour le code Python général.
Offre des locations de GPU dédiées et serverless fiables, mais manque du pool de matériel grand public pair-à-pair ultra-économique de Salad.
Offre des locations de GPU dédiées et serverless fiables, mais manque du pool de matériel grand public pair-à-pair ultra-économique de Salad.
SpécialiséSe spécialise dans les API d'inférence serverless gérées pour les modèles open source, plutôt que dans la location d'infrastructure GPU brute.
SpécialiséSe spécialise dans les API d'inférence serverless gérées pour les modèles open source, plutôt que dans la location d'infrastructure GPU brute.
Propose un vaste marché de GPU pair-à-pair à des prix inférieurs, mais nécessite une configuration plus manuelle.
Propose un vaste marché de GPU pair-à-pair à des prix inférieurs, mais nécessite une configuration plus manuelle.
Fournit des clusters de GPU NVIDIA de qualité entreprise et des outils ML gérés, mais à un prix professionnel plus élevé.
Fournit des clusters de GPU NVIDIA de qualité entreprise et des outils ML gérés, mais à un prix professionnel plus élevé.
Empaquetage de modèles plus simple via Cog, mais offre moins d'exécutions arbitraires de conteneurs Python serverless que Modal.
Empaquetage de modèles plus simple via Cog, mais offre moins d'exécutions arbitraires de conteneurs Python serverless que Modal.
SpécialiséOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
SpécialiséOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration.
Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration.
SpécialiséCombines ready-to-use model APIs and serverless GPU jobs, with simpler API consumption than custom Modal apps.
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
SpécialiséScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
SpécialiséScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
