Inference ist die Rechen- und Modell-Serving-Ebene, in die die gesamte Suite hineinruft — heterogene Rechenleistung ehrlich verwaltet, mit Leitplanken serviert.
Beschleuniger verschiedener Hersteller und Typen werden auf einer Ebene einheitlich verwaltet — jeder Pool arbeitet unabhängig und ungestört, und der Zustand der Rechenleistung bleibt jederzeit transparent sichtbar.
Bietet eine branchenübliche Art, Modelle aufzurufen: bestehende Anwendungen schließen sich fast ohne Änderungen an. Welche Hardware dahintersteckt, bleibt für die Anwendung unsichtbar.
Anbindung, Inbetriebnahme, Upgrades, Skalierung und Rollback von Modellen werden durchgängig verwaltet — laufende Dienste bleiben stabil und unterbrechungsfrei, jede Änderung ist kontrollierbar und zurücknehmbar.
Feinabstimmung und Training von Modellen laufen als verwaltete Aufgaben auf derselben Plattform wie die laufenden Dienste, mit sichtbarem Fortschritt — Schluss mit Ad-hoc-Skripten, Trainingsergebnisse werden einheitlich archiviert.
Wer aufrufen darf, wie viel aufgerufen wird und was es kostet — einheitlich an die Identität und Berechtigungen angebunden. Jeder Aufruf ist zuzuordnen, zu messen und zu prüfen; die Kosten bleiben jederzeit im Blick.
Unterstützt vollständig offline: Installation, Upgrades und Rollback ohne Netzwerk, mit Diagnose und Abnahme direkt vor Ort. Auch in abgeschotteten Umgebungen lieferbar — Rechenleistung wird verlässlich zum Einsatz gebracht.
Verschiedene Hardware-Pools werden nie als ein einziger physischer Ressourcenpool ausgegeben — jeder Pool wird unabhängig betrieben, ist abgleichbar, beobachtbar und zurückrollbar.
Ascend und Hygon werden getrennt eingeplant und zertifiziert — kein Pool-übergreifendes Sharding.
Cohort / Studio / RAGFlow rufen alle den TUEO-Endpoint auf, nicht ihre eigenen Anbieter.
Ressourcenvergabe und Geschäftszugriff, Verbrauch und Audit in einem geschlossenen Regelkreis.
Air-Gap-Bereitstellung, Upgrade und Rollback, Diagnose und Abnahme vor Ort.
Vereinbaren Sie eine Demo, um Ihre Rechenpools, Modell-Serving- oder Private-Inference-Anforderungen zu besprechen.