O narzędziu
Modal — high-performance AI infrastructure dla Python. $30/mies. free compute credits. 3 plany: Starter, Team ($250/mies.), Enterprise. GPU: A10G $1.10/h, A100 $3.72/h, H100 SXM $4.29/h. Cold start 2-4s. Pay tylko za active compute (no idle, no minimum). Infrastructure-as-code: piszesz Python z Modal decoratorami, Modal handles provisioning, scaling, teardown. UWAGA: regional multipliers 1.25x-2.5x, non-preemption do 1.5x — combined nawet 3.75x dla US non-preemptible.
Funkcje główne
- •Serverless GPU compute (Python-native).
- •Infrastructure-as-code z Modal decoratorami.
- •Auto provisioning, scaling, teardown.
- •Cold start 2-4 sekundy.
- •Container environments + GPU specification jako kod.
Funkcje dodatkowe
▶Serverless GPU Compute
Elastic GPU capacity i access do tysiecy GPUs across clouds. No quotas, no reservations — Modal sam zarzadza alokacja GPU dla Twoich workloads, dajac true serverless experience.
▶Python-native (Infrastructure-as-code)
Definiowanie calej infrastruktury w czystym Python bez plikow YAML czy konfiguracyjnych. @app.function decorator zamienia Twoja funkcje w cloud workload — najbardziej developer-friendly DX.
▶Sub-second Cold Starts
Uruchamianie i skalowanie kontenerow w sekundy dla ciasnych petli sprzezenia zwrotnego. Modal aggresively optymalizuje cold start, by serverless GPU dzialal jak hot pods.
▶Instant Autoscaling (do zera)
Automatyczne skalowanie zasobow w gore i w dol do zera w zaleznosci od potrzeb. Placisz tylko za rzeczywisty compute — podczas idle: zero costs.
▶Multi-cloud Capacity
Deep multi-cloud capacity z intelligent scheduling — Modal wybiera najlepsza chmure dla Twojego workload (AWS, GCP, Azure, Oracle). Zawsze masz dostepne CPU/GPU.
▶Unified Observability
Zintegrowane logowanie i pelna widocznosc kazdej funkcji, kontenera i obciazenia. Real-time metrics, traces, errors w jednym dashboard — bez koniecznosci integracji Datadog/Prometheus.
▶Distributed Storage Layer
Globalnie rozproszone magazyny danych zoptymalizowane dla szybkiego ladowania modeli. Modal Volumes do persistent storage, Secrets management dla bezpiecznych API keys.
▶First-party Integrations
Mozliwosc montowania istniejacych zasobow w chmurze (AWS S3, GCS, Azure Blob) i polaczenia z narzedziami MLOps (Weights & Biases, MLflow). Bezbolesna migracja istniejacych workflows.
▶Scheduled Jobs
Wsparcie dla zaplanowanych zadan batch na zadanie skalujacych sie do tysiecy kontenerow. Cron-like scheduling z pelnym monitoringiem i alerts dla failed runs.
▶Full Stack (Inference + Training + Batch)
Jedna platforma dla LLM inference, fine-tuningu modeli i batch processing. Eliminuje koniecznosc uzywania roznych narzedzi dla roznych etapow ML lifecycle.
✓ Zalety
Cennik
- •$30/mies.
- •Free compute credits.
- •Starter: usage-based (po wyczerpaniu credits).
- •Team: $250/mies.
- •Enterprise: custom.
- •GPU: A10G $1.10/h, A100 $3.72/h, H100 $4.29/h (base, bez multipliers).
- •Pay-per-second active compute (no idle, no minimum commitments).
- •Multipliers: regional 1.25x-2.5x, non-preemption do 1.5x.
API i integracje
- •Modal Python SDK z decoratorami (@app.function, @app.cls).
- •Container deployment (custom Dockerfile or built-in).
- •Volumes (persistent storage).
- •Secrets management.
- •Scheduled jobs.
- •Web endpoints.
- •CLI.
Sprzęt GPU
- •NVIDIA A10G: $1.10/h.
- •NVIDIA A100: $3.72/h.
- •NVIDIA H100 SXM: $4.29/h.
- •Inne GPU dostępne.
- •UWAGA: actual production costs significantly higher (multipliers).
Multipliers (UWAGA — production)
- •Regional multipliers: 1.25x (US/EU/UK/Asia-Pacific) - 2.5x (other regions).
- •Non-preemption multiplier: do 1.5x.
- •Combined: do 3.75x dla US non-preemptible workloads.
- •Real cost dla H100: $4.29/h × 3.75x = ~$16/h.