شبكة حوسبة LLMPods TR-IST-01 متصل

أطلق
الذكاء.

نحن نتولى العتاد.

MetaLlama
QwenQwen
DeepSeekDeepSeek
MistralMistral

شغّل أحمال الذكاء الاصطناعي الإنتاجية على بنية GPU عالية الأداء بواجهات مألوفة وسعة قابلة للتوسع وتحكم إقليمي.

  • متوافق مع OpenAI
  • حوسبة إقليمية
  • GPU مخصص
  • توسع تلقائي
  • بلا إعداد للبنية
بوابة API
الموجّه · تلقائي
افحص Pod
معرف PODPOD-018
النموذجLLAMA 70B
GPUPRO 6000
المنطقةTR-IST
الحمل67%
الحالةنشط
افحص Pod
معرف PODPOD-024
النموذجQWEN CODER
GPUPRO 6000
المنطقةTR-IST
الحمل22%
الحالةجاهز للاستخدام
افحص Pod
معرف PODPOD-031
النموذجمخصص
GPUPRO 6000
المنطقةTR-IST
الحمل41%
الحالةمخصص
افحص Pod
معرف PODPOD-041
النموذجالتضمين
GPUPRO 6000
المنطقةTR-IST
الحمل4%
الحالةفي الانتظار
افحص Pod
معرف PODPOD-007
النموذجDEEPSEEK
GPUPRO 6000
المنطقةTR-IST
الحمل0%
الحالةفي الانتظار
افحص Pod
معرف PODPOD-012
النموذجWHISPER
GPUPRO 6000
المنطقةTR-IST
الحمل0%
الحالةفي الانتظار
تتبع الطلببيانات تجريبية
الطلبPOST /v1/chat/completions
المنطقةTR-IST-01
الموجّهتلقائي
PodPOD-018
النموذجLLAMA-70B
أول توكنتجريبي 24ms
بثنشط

لمحة عن LLMPods

توفر LLMPods بنية GPU إقليمية للاستدلال بالنماذج المفتوحة. اختر السعة حسب نموذجك وحمل العمل ومتطلبات البيانات.

المشغّل
Disket Teknoloji Limited Sirketi · إسطنبول/تركيا
موقع الحوسبة الحالي
إسطنبول / تركيا
عائلات النماذج
Llama · Qwen · DeepSeek · Mistral
مناطق مخططة؛ غير متاحة اليوم
فرانكفورت / ألمانيا · كندا

استكشف النماذج وخيارات النشر والأسعار

مصمم لسوقك

ذكاؤك الاصطناعي أقرب إليك.

زمن الاستجابة وموقع البيانات وعملة الفاتورة قرارات بنية تحتية. حددها منذ بداية النشر.

01

زمن استجابة تشعر به.

قد تساعد المسارات الأقصر على بدء الرد أسرع. تقرّب الحوسبة في تركيا الأحمال المحلية؛ ويظل حجم النموذج والانتظار وطول التوجيه مؤثرًا في زمن أول رمز.

قس أول رمز وP50 وP95 من تطبيقك.

02

افهم تعرضك لمتطلبات KVKK.

اعرف مسار التوجيهات والمخرجات والسجلات وبيانات الدعم. قد تحد المعالجة في تركيا من النقل عبر الحدود؛ وتظل مشروعية المعالجة والاحتفاظ وضوابط الوصول أساسية.

الاستضافة المحلية وحدها لا تحقق الامتثال لـ KVKK.

03

مخاطر العملة في كل فاتورة.

عندما يسعّر الاستخدام بعملة أجنبية، قد ترتفع تكلفة الحمل نفسه بالليرة مع تغير الصرف. حدد عملة الفاتورة وقاعدة التحويل قبل الالتزام.

تتوفر الفوترة بالليرة حيث تنطبق؛ وقد تبقى الأسعار المرتبطة بالدولار عرضة للصرف.

الشركة والخصوصية والشروط →

تركيا اليوم. مناطق أخرى مخططة.

تستضاف الحوسبة في تركيا اليوم. فرانكفورت وكندا موقعان مخططان، وليسا منطقتي نشر متاحتين حاليًا.

  1. مباشر

    إسطنبول / تركيا

    موقع الحوسبة الحالي · TR-IST-01

  2. مخطط

    فرانكفورت / ألمانيا

    مخطط · لم يعلن موعد الإطلاق

  3. مخطط

    كندا

    مخطط · لم يعلن موعد الإطلاق

أسئلة قبل أول نشر.

أين يعمل نموذجي؟

الحوسبة الحالية في تركيا. فرانكفورت وكندا مخططتان؛ ويمكن خدمة الأسواق الأخرى من تركيا دون نقل وحدات GPU.

هل الحوسبة المحلية أسرع دائمًا؟

قد يقلل المسار الأقصر تأخر النقل، لكن زمن أول رمز يعتمد أيضًا على النموذج والانتظار وحجم الإدخال. قارن النموذج والتوجيه نفسيهما من موقع مستخدميك.

هل الاستضافة في تركيا تعني تلقائيًا الامتثال لـ KVKK؟

لا. يجب تقييم أساس المعالجة والإشعارات والاحتفاظ والوصول وأي نقل عبر التكاملات أو الدعم. الحوسبة الإقليمية جزء من هذا التقييم.

هل فاتورة الليرة تلغي كل مخاطر الصرف؟

ليس إذا كان السعر مرتبطًا بالدولار أو عملة أخرى. تأكد من ثبات السعر بالليرة وتاريخ التحويل وما إذا كانت الضرائب مشمولة.

الشركة والخصوصية والشروط →
01/النظام

API للدخول.
توكنات للخروج.

كل طلب يعبر الطبقات السبع نفسها. كل طبقة تبلغ عمّا فعلته، فلا يبقى المسار صندوقًا أسود.

01
التطبيق
الطلب7F39A21
الطريقةPOST
02
LLMPods API
المصادقةOK
المخططOPENAI
03
الموجّه الإقليمي
المنطقةTR-IST
التوجيهتلقائي
04
مجدول النماذج
النموذجQWEN
قائمة الانتظار0
05
Pod للحوسبة
POD018
الحالةنشط
06
GPU
الفئةPRO 6000
التخصيصمحجوز
07
بث التوكنات
الحالةالبث
أول رمزتجريبي 24ms
الطبقة 03 تحكم المطوّر
الطبقة 02 ذكاء النظام
الطبقة 01 الحوسبة الفعلية
الطبقة 03 المطوّر

قياسات توضيحية · بيانات تجريبية

02/تجربة المطوّر

غيّر نقطة النهاية.
وأبقِ حزمتك.

يتحدث LLMPods مخطط OpenAI. وجّه SDK الحالي إلى base_url جديد وأبقِ الكود المحيط كما هو.

api.llmpods.com/v1
1from openai import OpenAI
2import os
3
4client = OpenAI(
5 base_url="https://api.llmpods.com/v1",انتقال بسطر واحد →
6 api_key=os.environ["LLMPODS_API_KEY"],
7)
8
9stream = client.chat.completions.create(
10 model="llama-70b-instruct",
11 messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Pod."}],
12 stream=True,
13)
14
15for chunk in stream:
16 print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
  • 01مخطط متوافق مع OpenAI
  • 02استجابات متدفقة
  • 03استدعاء الأدوات
  • 04التضمينات
  • 05دعم SDK المألوفة
  • 06ترحيل يضع المطوّر أولًا
03/Pods

Pod مناسب
لكل حِمل.

أربع طبولوجيات نشر على بيئة تشغيل واحدة. الفرق بينها هو حجم ما تملكه من الجهاز.

الطبولوجيا 01
مجموعة GPU مشتركة

Pod مشترك

للاستدلال المرن.

  • حسب الاستخدام
  • توسع تلقائي
  • بنية مُدارة
  • مجمع GPU مشترك
الطبولوجيا 02
قسم محجوز

Pod عالي الأداء

لأحمال الإنتاج المتوقعة.

  • سعة محجوزة
  • جدولة ذات أولوية
  • أداء ثابت
  • توافر متوقع
الطبولوجيا 03
معزول

Pod مخصص

للأحمال المعزولة.

  • GPU مخصص
  • نماذج مخصصة
  • نقطة نهاية خاصة
  • موارد معزولة
الطبولوجيا 04

Pod للمؤسسات

لمتطلبات البنية الاستراتيجية.

  • متعدد GPU
  • عنقود مخصص
  • شبكات خاصة
  • تحكم إقليمي
  • SLA
  • معمارية مخصصة
04/التوسع

السعة تتبع الحركة.

وسّع السعة وفق الطلب بدل تجهيز البنية لذروة الحركة.

الحركة الواردة
طلب / ث
120
Pods النشطة
1
استخدام GPU
58%
الطابور
0
توكن / ث
9.6K
الموجّه · TR-IST-01 المستوى الأساسي · Pod واحد
001 نشط
002 في الانتظار
003 في الانتظار
004 في الانتظار
005 في الانتظار
006 في الانتظار
007 في الانتظار
008 في الانتظار
009 في الانتظار
010 في الانتظار
011 في الانتظار
012 في الانتظار
013 في الانتظار
014 في الانتظار
015 في الانتظار
016 في الانتظار
نشط دافئ احتياطي
محاكاة توضيحية
نهاية الرئيسية 1 · البطل والنظام التالي — 05 / النماذج →