Beam
Serverless-GPU-Cloud für Agenten-Sandboxes, Aufgabenwarteschlangen und Modellinferenz
Beam.cloud
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Was ist Beam?
Beam ist eine Rechenplattform für KI-Workloads. Zu den Produkten gehören Inferenz-Endpunkte, Aufgabenwarteschlangen für umfangreiche Workloads sowie Sandboxes, also sichere Umgebungen zur Ausführung von Code, die von Agenten genutzt werden können.
Die Website nennt Anwendungsfälle wie das Bereitstellen von Open-Source-LLMs hinter einer OpenAI-kompatiblen API, LoRA- und QLoRA-Feinabstimmung auf Serverless-GPUs, GPU-Trainingsläufe, Stapelverarbeitung, ComfyUI-Workflows als API-Endpunkte und Bilderzeugung mit Modellen wie SDXL und Flux. Aufgeführte GPUs sind unter anderem H100, H200, B200, RTX 4090 und RTX 5090.
Die Abrechnung erfolgt nutzungsabhängig pro Sekunde oder Stunde. Es gibt einen Developer-Tarif für 20 $ pro Monat mit 20 $ Guthaben, einen Team-Tarif für 89 $ pro Monat zuzüglich Nutzung sowie einen individuellen Growth-Tarif. Reservierte Cluster und Bring-your-own-Cloud-Optionen sind verfügbar, und das Unternehmen wird von Y Combinator unterstützt.
Vorteile & Nachteile
Vorteile
- Stellt Open-Source-LLMs hinter einem OpenAI-kompatiblen API-Endpunkt bereit.
- Bietet GPUs wie H100, H200, B200, RTX 4090 und RTX 5090.
- Sandboxes bieten Agenten sichere Umgebungen zur Codeausführung.
Häufig gestellte Fragen
Wir haben derzeit keine Preisinformationen verfügbar, bitte überprüfen Sie die Website von Beam.
Laut unseren neuesten Informationen scheint dieses Tool derzeit leider kein lebenslanges Angebot zu haben.
Beam bietet Inference-Endpunkte, Task-Queues für große Workloads und Sandboxes. Die Website nennt Anwendungsfälle wie das Bereitstellen von Open-Source-LLMs, LoRA- und QLoRA-Feinabstimmung auf serverlosen GPUs, Batch-Verarbeitung und ComfyUI-Workflows als API-Endpunkte. Entwickler nutzen ein Python-SDK, um diese Workloads auf der Infrastruktur von Beam bereitzustellen.
Ja, laut Angaben lassen sich Open-Source-LLMs hinter einer OpenAI-kompatiblen API bereitstellen. Entwickler arbeiten dabei mit einem Python-SDK. Eine vollständige Modellliste nennt der Eintrag nicht. Prüfen Sie daher die offizielle Website auf unterstützte Modelle.
Die Website nennt H100-, H200-, B200-, RTX 4090- und RTX 5090-GPUs. Bildgenerierung mit Modellen wie SDXL und Flux wird ebenfalls als Anwendungsfall aufgeführt. Für größere Setups stehen reservierte Cluster und Bring-your-own-Cloud-Optionen zur Verfügung. Die GPUs können für die auf der Website genannten Trainingsläufe und die Batch-Verarbeitung genutzt werden.
Sandboxes sind sichere Umgebungen zur Codeausführung, die Agenten nutzen können. Sie eignen sich für KI-Agenten, die Code sicher ausführen müssen. Schnelle Startzeiten und Autoscaling gehören zur Beschreibung der Plattform. Details zu Limits finden Sie auf der offiziellen Website. Der Eintrag beschreibt sie als sichere Ausführungsumgebung für agentengesteuerten Code.
