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Funciones principales

✅ Ejecución de IA generativa: despliega y gestiona modelos de texto e imagen de forma sencilla.
✅ Procesamiento por lotes: escala trabajos intensivos de datos sin configuración manual de servidores.
✅ Gestión de colas: organiza y orquesta tareas en segundo plano con fiabilidad.
✅ Contenedores optimizados: arranques en frío veloces y escalado automático para cargas pesadas.
✅ Endpoints web: crea APIs seguras y escalables para tus modelos.

Definición de la herramienta

Modal es una plataforma serverless en la nube de alto rendimiento diseñada para proyectos de IA, datos y aprendizaje automático. Permite a los desarrolladores desplegar modelos de IA generativa, ejecutar trabajos por lotes a gran escala y gestionar colas de tareas sin preocuparse por la infraestructura. Su sistema de contenedores ofrece arranques en frío rápidos, escalado automático a cientos de GPU y aislamiento con gVisor, garantizando seguridad y conformidad SOC 2.

Público objetivo

🔹 Desarrolladores de IA que necesitan entornos serverless para pruebas y despliegues ágiles.
🔹 Ingenieros de aprendizaje automático encargados de pipelines ETL y entrenamiento distribuido.
🔹 Científicos de datos que requieren escalado de análisis y prototipos sin administrar servidores.
🔹 Equipos de DevOps que buscan simplificar la infraestructura de ML con aislamiento y conformidad.

Tarifas y suscripciones

📌 Plan inicial: gratuito con limitaciones de cómputo.
📌 Plan de equipo: $100 + uso de recursos al mes, ideal para colaboración.
📌 Plan empresarial: solución a medida con soporte dedicado y acuerdos SLA.
Nota : Los precios están sujetos a cambios. Consulta siempre la información actualizada directamente en el sitio oficial de Modal.

Información adicional

Visita el sitio web de Modal para acceder a documentación, ejemplos de código, tutoriales paso a paso y soporte de la comunidad.

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Usos prácticos

💡 Entrenamiento distribuido de modelos con GPUs a gran escala.
💡 Generación de contenido creativo (texto e imágenes) con IA.
💡 Orquestación de pipelines ETL y preprocesamiento de datos.
💡 Despliegue de endpoints de inferencia para aplicaciones en producción.
💡 Automatización de tareas de análisis y procesamiento en segundo plano.

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