Cerebrium
Cerebrium · コーディング
CerebriumはリアルタイムAIアプリをクラウドで動かすサーバーレスGPUプラットフォーム。計算資源を秒単位で課金し、複数リージョンへ展開できる。
Cerebrium について
What Is Cerebrium
Cerebriumは、素早く応答すべきAIワークロード向けの基盤だ。Pythonコードをコンテナにまとめてデプロイすると、Cerebriumがそれを自動でスケールするエンドポイントに変える。CPUとNVIDIAのGPUを動かし、コールドスタートと遅延が製品の成否を分ける作業に向く。音声エージェント、モデル出力のストリーミング、高トラフィックの推論がそれにあたる。
速さの源は二つある。コンテナは1〜3秒で起動し、Content-Aware Storageという仕組みが、新しいインスタンスに必要なファイルだけを取得する。イメージ全体を落とす必要はない。重い作業にはメモリとGPUのチェックポイントがあり、実行中のプロセスのスナップショットを取るため、次の起動ではインポートとCUDAコンパイルを飛ばせる。Cerebriumはチェックポイントでコールドスタートが大幅に短くなるとしている。この機能はまだベータだ。
料金は席数ではなく利用量で決まる。ワークロードが動いている間に使うvCPU、メモリ、GPUを秒単位で支払うので、秒単位課金は支出を実際の作業に結びつける。Hobbyプランは無料で始められ、計算費用は別途かかる。Standardは月100ドルに計算費用を足した形で、席数とアプリは無制限になる。予約容量やボリューム割引、MLエンジニアリングの支援が要るチームはEnterpriseへ進む。計算はGoogle Cloud、AWS、Azure上で動き、Cerebriumが作業に合う方へ振り分ける。
Getting Started
- pip install cerebriumでCLIを入れる。macOSならHomebrew、Linuxならバイナリパッケージも使える。
- cerebrium loginを実行し、ダッシュボードでAPIキーを作成してプロジェクトIDを確認する。
- cerebrium init my-first-appを実行し、main.pyとcerebrium.tomlを含むプロジェクトを作る。
- cerebrium run main.py::runでコードを試し、cerebrium deployで公開する。
- デプロイ済みのapi.cerebrium.aiのURLを呼ぶか、独自ドメインを設定する。
AIツール情報
Cerebriumの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 推論APIを出すAIエンジニア
- トラフィックが波打つチーム
- 音声やストリーミングのアプリを作る人
- データの所在に規則がある企業
タスク
- オープンウェイトのモデルを配信する
- 画像と動画を生成する
- 長い音声を文字起こしする
- リアルタイム音声エージェントを作る
- 埋め込みとリランキングを回す
シーン
- 相手がまだ話しているうちに答える電話サポートbot
- ローンチ当日のトラフィック急増
- 一晩分の文字起こしの束
- 利用者が各地に散らばるグローバルアプリ
主な機能
1秒未満のコンテナ起動
Cerebriumは1〜3秒でコンテナを起動する。必要なファイルだけを取得するContent-Aware Storageと、インポート・モデル読み込み・CUDAコンパイルを飛ばすメモリとGPUのチェックポイントを組み合わせている。起動の速さが最も効くのはリアルタイムアプリだ。最初のリクエストが遅いだけで、利用者には壊れた製品に映る。
サーバーレスGPUとCPU
GPUの種類と数、vCPUコア、メモリをcerebrium.tomlで設定し、H100、A100、L40sといったNVIDIAのカードから選ぶ。インスタンスはトラフィックに合わせて伸縮するので、静かな時間は安く済み、混んだ時間も制御を失わない。割り当てた資源だけを秒単位で支払う。
マルチリージョン展開
1回のデプロイで複数リージョンにまたがって遅延を下げ可用性を上げることも、データの所在のために1リージョンに固定することもできる。CerebriumはGoogle Cloud、AWS、Azure上で動き、99.999%の稼働率を掲げる。リージョンが落ちるとフェイルオーバーがトラフィックを振り替える。
柔軟なエンドポイント種別
アプリはREST API、server-sent eventsによるストリーミング、双方向音声のWebSocket、ASGI互換の任意のWebサーバーを提供できる。この幅のおかげで、単純なJSON呼び出しもライブの音声セッションも同じ基盤に載る。
自動スケーリングとバッチ処理
レプリカ数、スケーリング指標、計算ティアを設定し、実際のトラフィックに合わせて並行度とバッチを調整する。vLLMやLitServeによるフレームワーク標準のバッチがGPUスループットを押し上げ、負荷時のリクエスト単価を下げる。
永続ストレージ
ボリュームはデプロイをまたいでモデル重みとファイルを保持し、CLIにアップロード・ダウンロード・一覧のコマンドが揃う。プロジェクト単位で1TBまで拡張できる。重みは起動のたびに残るので、コンテナが毎回取り直すことはない。
セキュリティと分離
各ワークロードはgVisor上の強化サンドボックスで動き、性能を大きく落とさずに強いコンテナ分離を得る。プラットフォームはSOC 2、HIPAA、GDPR、ISOに対応し、シークレットは暗号化して環境変数として渡される。
CI/CDとGitHub連携
アプリはGitHubリポジトリにひもづけられ、pushやマージでデプロイが走る。パイプラインではサービスアカウントキーを使う。段階的ロールアウトの設定は、一定の時間枠でリビジョン間のトラフィックを移し、本番に悪い版が出るリスクを和らげる。
メリットとデメリット
メリット
- 最初のリクエストが1〜3秒で届くので、リアルタイムと音声のアプリが起動で止まらない。
- GPU、CPU、メモリを秒単位で課金し、コストを実際の作業に結びつけつつ、AI推論基盤を手の届くものにする。
- 無料のHobbyプランと100ドルのStandardで、試すのも小さく動かすのも安い。
- マルチリージョン展開とコンプライアンス対応は、グローバルな利用者や規制対象データを抱えるチームに向く。
- REST、ストリーミング、WebSocket、自前のDockerやASGIサーバーに対応し、多くの構成に収まる。
デメリット
- メモリとGPUのチェックポイントはまだベータで、最大のコールドスタート改善は固まっていない。
- 料金ページにGPUごとの固定レートがなく、計算機か見積もりで費用を見積もることになる。
- AWSとGCPのクレジットは使えず、すでにそのクラウドに寄せているチームは面食らう。
- 保証付きのGPU容量には月額の最低支出が要り、小さなプロジェクトでは手が出ない。
よくある質問
リアルタイムかつ高性能なAIワークロード向けのサーバーレスGPUプラットフォームだ。コンテナをデプロイすると、CPUまたはNVIDIA GPUで動くスケールするエンドポイントになり、秒単位で課金される。
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