Die 7 besten Baseten-Alternativen für die Bereitstellung von KI/ML-Modellen im Jahr 2025

Ihr KI-Modell aus einem gemütlichen Jupyter-Notebook in eine live Produktionsumgebung zu bringen, ist der Moment, in dem es ernst wird. Das ist der Teil des Projekts, der schnell in einem Chaos aus Servermanagement, entwirrten Abhängigkeiten und der Hoffnung, dass Ihr Skalierungs-Setup standhält, ausarten kann.

Plattformen wie Baseten sind entstanden, um diesen ganzen Prozess weniger schmerzhaft zu gestalten. Aber seien wir ehrlich, ihre Lösung ist nicht für jeden die perfekte Wahl. Viele Teams suchen nach Baseten-Alternativen, weil sie mit hohen Kosten, dem Bedarf an mehr Kontrolle über ihren Stack konfrontiert sind oder nach spezifischen Funktionen suchen, die Baseten einfach nicht bietet.

Dieser Leitfaden bietet Ihnen einen direkten, praktischen Vergleich der besten Baseten-Alternativen auf dem Markt für 2025, damit Sie ohne Kopfschmerzen das richtige Tool für Ihr Projekt auswählen können.

Und obwohl diese Plattformen für ML-Ingenieure, die eine maßgeschneiderte Infrastruktur aufbauen, fantastisch sind, sollte man nicht vergessen, dass viele Teams (insbesondere im Kundensupport) erstaunliche KI-Automatisierung erreichen können, ohne jemals diese Komplexitätsebene zu berühren. Mehr dazu später.

Was ist Baseten?

Baseten ist eine Plattform, die Teams dabei helfen soll, ihre Machine-Learning-Modelle schnell bereitzustellen, zu überwachen und zu aktualisieren. Ihr großes Versprechen ist es, den Weg von einem trainierten Modell zu einer live API, die tatsächlich genutzt werden kann, zu verkürzen.

Sie ist bekannt für ihr Truss Packaging Framework, das hilft, Deployments konsistent zu halten, und ihre einfachen UI-Komponenten zum Erstellen grundlegender Frontends. Es ist eine gute Wahl für Entwickler und kleinere Teams, die in die Produktion gehen möchten, ohne eine dedizierte DevOps-Crew einstellen zu müssen.

Warum also sucht jeder nach einer Alternative? Es läuft normalerweise auf ein paar bekannte Frustrationen hinaus:

• Überraschende Rechnungen: Preise, die auf der Rechennutzung basieren, können außer Kontrolle geraten, besonders wenn der Traffic ansteigt.

• Das Gefühl, eingeschränkt zu sein: Basetens verwaltete Umgebung kann sich etwas restriktiv anfühlen, wenn Sie benutzerdefinierte Abhängigkeiten installieren oder Dienste ausführen müssen, die nicht in Python geschrieben sind.

• Mangelnde Kontrolle: Manchmal möchten Sie einfach selbst hosten oder tiefere Integrationen mit Ihren bestehenden CI/CD-Pipelines, was auf einer vollständig verwalteten Plattform schwierig sein kann.

Wie wir die besten Baseten-Alternativen ausgewählt haben

Das ist nicht nur eine zufällige Liste, die wir zusammengewürfelt haben. Wir haben diese Plattformen basierend darauf ausgewählt, was heute wirklich zählt, wenn man ein Modell an den Start bringen will.

Darauf haben wir geachtet:

• Geschwindigkeit und Skalierbarkeit: Wie schnell kann sie Anfragen bearbeiten (denken Sie an Inferenzgeschwindigkeit und die gefürchteten Kaltstarts)? Und wie kommt sie mit einem plötzlichen Anstieg des Traffics zurecht?

• Entwicklererfahrung: Wie mühsam ist es, ein Modell live zu schalten? Erlaubt es Ihnen, Ihre eigenen benutzerdefinierten Container für mehr Flexibilität zu verwenden, und spielt es gut mit Standard-Tools wie Git zusammen?

• Kosten: Sind die Preise klar und vorhersehbar? Sie sollten keinen Doktortitel in Tabellenkalkulation benötigen, um herauszufinden, wie hoch Ihre Rechnung sein wird.

• Das richtige Werkzeug für die Aufgabe: Ist die Plattform für schnelle Demos, anspruchsvolle Produktions-Workflows oder riesige Unternehmensanwendungen konzipiert?

Ein schneller Vergleich der Top-Baseten-Alternativen

Hier ist eine einfache Tabelle, um Ihnen einen Überblick zu verschaffen, bevor wir ins Detail gehen.

Plattform	Am besten für	Preismodell	Hauptmerkmal	Laufzeitkontrolle
Runpod	Kostengünstige, flexible GPU-Rechenleistung	Pay-as-you-go (pro Stunde/Sek.)	Sichere & Community-Cloud-GPUs	Hoch (Bring Your Own Container)
Modal	Serverlose Python-Workflows	Pay-as-you-go (Rechenzeit)	Python-native Infrastruktur	Mittel (Python-Umgebungen)
Northflank	Produktions-KI-Apps mit DevOps-Kontrolle	Nutzungsbasierte Container	Git-basiertes CI/CD & Full-Stack-Support	Hoch (Bring Your Own Docker Image)
Replicate	Öffentliche Demos generativer Modelle	Pay-as-you-go (pro Sekunde)	Einfache API für Community-Modelle	Niedrig (Verwendet Cog-Packaging)
Hugging Face	Community-getriebene Open-Source-Entwicklung	Gestaffelt (Kostenlos, Pro, Enterprise)	Inferenz-Endpunkte & Model Hub	Mittel (Verwaltete Endpunkte)
AWS SageMaker	Enterprise MLOps auf AWS	Pay-as-you-go (komplex)	End-to-End ML-Lifecycle-Tools	Hoch (Tiefe AWS-Integration)
Google Vertex AI	Integration in das Google Cloud-Ökosystem	Pay-as-you-go (komplex)	Zugriff auf Gemini & Model Garden	Hoch (Tiefe GCP-Integration)

Die 7 besten Baseten-Alternativen für Ihren KI/ML-Stack im Jahr 2025

Okay, fangen wir an. Hier sind die Top-Plattformen, die Baseten ernsthafte Konkurrenz machen.

1. Runpod

Bei Runpod geht es darum, Ihnen günstige und skalierbare GPU-Leistung ohne unnötigen Schnickschnack zu bieten. Es ist weniger eine handhaltende, vollständig verwaltete Plattform und mehr ein Infrastrukturanbieter, der Ihnen die rohe Leistung und die Freiheit gibt, zu bauen, was Sie wollen.

Vorteile:

• Günstige GPUs: Runpod hat einige der besten GPU-Preise, die Sie finden werden, besonders wenn Sie die Community-Cloud-Optionen erkunden.

• Totale Kontrolle: Sie können Ihren eigenen Container mitbringen (BYOC), was bedeutet, dass Sie die volle Kontrolle über Ihre Umgebung, Bibliotheken und Abhängigkeiten haben.

• Skaliert auf Null: Die serverlose Option ist ideal für Workloads, die nicht ständig laufen, und spart Ihnen Geld, wenn es ruhig ist.

Nachteile:

• Mehr Eigeninitiative erforderlich: Sie benötigen mehr technisches Know-how, um es einzurichten und zu verwalten, im Vergleich zu Baseten. Sie sind hier definitiv näher an der Hardware.

• Fehlende MLOps-Extras: Es fehlen die schicken integrierten Governance-, Überwachungs- oder End-to-End-MLOps-Funktionen, die man auf stärker unternehmensorientierten Plattformen findet.

Preise:

Runpod ist ein Pay-as-you-go-Dienst. Sie können GPU-Instanzen stundenweise mieten oder ihre serverlose Rechenleistung nutzen, die Ihnen sekundengenau in Rechnung gestellt wird.

Rechenleistungstyp	Beispiel-GPU	Preis (Secure Cloud)
GPU Pods	RTX A6000 (48GB)	~$0.33/Std.
GPU Pods	A100 (80GB)	~$1.19/Std.
GPU Pods	H100 (80GB)	~$1.99/Std.
Serverless	L40S (48GB)	~$0.00053/Sek.

Für wen es ist:

Entwickler und Forscher, die sich in einer Docker-Umgebung wohlfühlen und das beste Preis-Leistungs-Verhältnis erzielen möchten.

2. Modal

Modal hat eine einzigartige und, ehrlich gesagt, ziemlich magische Art, Dinge zu tun. Es lässt das Deployment von komplexem Python-Code so anfühlen, als würden Sie nur eine weitere Bibliothek importieren. Sie definieren Ihre Infrastruktur direkt in Ihrem Python-Skript mit Dekoratoren, und Modal kümmert sich um die unschönen Teile wie Packaging, Skalierung und Bereitstellung.

Vorteile:

• Unglaubliche Entwicklererfahrung: Wenn Sie Python leben und atmen, macht Modal einfach Klick. Kein YAML, keine Dockerfiles, nur Python.

• Super schnell: Es verspricht Kaltstarts unter einer Sekunde und kann Tausende von Containern fast sofort hochfahren.

• Kostengünstig: Sie zahlen nur für die exakte Rechenzeit, die Sie nutzen, was ideal für Aufgaben ist, die in kurzen Schüben oder selten ausgeführt werden.

Nachteile:

• Nur Python: Seine größte Stärke ist auch seine größte Schwäche. Wenn Sie Teile Ihrer App haben, die nicht in Python geschrieben sind (wie ein Node.js-Frontend), müssen Sie sie woanders hosten.

• Weniger direkte Kontrolle: Sie spielen in Modals Python-Sandbox, daher haben Sie nicht die gleiche feingranulare Container-Kontrolle wie bei Runpod oder Northflank.

Preise:

Modal hat eine ziemlich solide kostenlose Stufe, und danach ist es Pay-as-you-go.

Plan	Preis	Inklusive
Starter	0 $/Monat	30 $ kostenloses Rechenguthaben pro Monat.
Team	250 $/Monat + Rechenleistung	100 $ kostenloses Rechenguthaben, unbegrenzte Plätze, höhere Parallelität.
Enterprise	Benutzerdefiniert	Mengenrabatte, privater Support, erweiterte Sicherheitsfunktionen.

GPU-Jobs werden sekundengenau abgerechnet, wobei eine Nvidia A10G etwa 0,000306 $/Sek. und eine H100 etwa 0,001097 $/Sek. kostet.

Für wen es ist:

ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler, die Python-Funktionen, Batch-Jobs oder APIs bereitstellen möchten, ohne jemals wieder an Server denken zu müssen.

3. Northflank

Northflank versteht, dass Sie nicht nur ein Modell bereitstellen, sondern ein ganzes Produkt bauen. Es verbindet die Einfachheit einer Platform-as-a-Service (PaaS) mit der Leistung von Containern, GPU-Unterstützung und einem richtigen CI/CD-Workflow.

Vorteile:

• Full-Stack-freundlich: Sie können Ihr Frontend, Backend, Datenbanken und Cron-Jobs alle am selben Ort wie Ihre KI-Modelle bereitstellen.

• Echte DevOps-Kontrolle: Es bietet einen Git-basierten Workflow, erstellt Vorschau-Umgebungen für Ihre Pull-Requests und lässt Sie Ihr eigenes Docker-Image für totale Kontrolle mitbringen.

• Klare Preisgestaltung: Die nutzungsbasierte Preisgestaltung ist leicht zu verstehen und zu prognostizieren, und es kommt mit starken Sicherheitsfunktionen wie SOC 2-Bereitschaft.

Nachteile:

• Eine gewisse Lernkurve: Da es mehr kann, gibt es möglicherweise anfangs etwas mehr zu lernen im Vergleich zu einer einfacheren, nur auf Modelle ausgerichteten Plattform.

• Kein spezialisierter Tuner: Es ist eine allgemeine Bereitstellungsplattform, daher bietet es keine integrierten Optimierungen für spezifische Modellarchitekturen.

Preise:

Northflank hat ein Pay-as-you-go-Modell, das auf den von Ihnen genutzten Ressourcen basiert, mit einer kostenlosen Stufe zum Ausprobieren. Sie zahlen für CPU-, Speicher- und GPU-Nutzung pro Stunde oder Monat.

Ressource	Preis
CPU	0.01667 $/vCPU/Stunde
Speicher	0.00833 $/GB/Stunde
NVIDIA H100 GPU	2.74 $/Stunde
NVIDIA B200 GPU	5.87 $/Stunde

Für wen es ist:

Teams, die echte, produktionsreife KI-Produkte entwickeln und einen modernen DevOps-Workflow, Full-Stack-Fähigkeiten und solides CI/CD benötigen.

4. Replicate

Replicate ist zum Anlaufpunkt für das Ausführen und Teilen öffentlicher KI-Modelle geworden, insbesondere für all die coolen generativen Dinge (denken Sie an Bilder, Videos und Audio). Es macht das Umwandeln eines beliebten Open-Source-Modells in eine Produktions-API fast lächerlich einfach.

Vorteile:

• Super einfacher Einstieg: Sie können Tausende von Community-Modellen mit einem schnellen API-Aufruf ausführen, keine Einrichtung erforderlich.

• Riesige Modellbibliothek: Es hat eine riesige, aktive Community, die ständig die neuesten und besten Open-Source-Modelle hinzufügt und aktualisiert.

• Zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen: Es ist serverlos und skaliert automatisch auf Null, sodass Ihnen nur die exakte Laufzeit Ihres Modells in Rechnung gestellt wird.

Nachteile:

• Nicht für private Dinge: Es ist für öffentliche Modelle gebaut. Wenn Sie versuchen, ein proprietäres, geschäftskritisches Modell bereitzustellen, ist dies nicht der richtige Ort.

• Wenig Unternehmensfunktionen: Sie werden hier keine fortgeschrittenen CI/CD, strenge Sicherheitskontrollen oder dedizierten Support finden.

Preise:

Replicate ist rein Pay-as-you-go, abgerechnet pro Sekunde für die GPU, die Ihr Modell benötigt. Es kann für Apps mit hohem Traffic teuer werden, ist aber perfekt für Experimente und Demos.

Hardware	Preis pro Sekunde
CPU	0,000100 $
Nvidia T4 GPU	0,000225 $
Nvidia L40S GPU	0,000975 $
Nvidia A100 (80GB) GPU	0,001400 $

Für wen es ist:

Entwickler, Künstler und Forscher, die schnell mit öffentlichen generativen KI-Modellen spielen, Demos darauf aufbauen oder sie in ihre Apps integrieren möchten.

5. Hugging Face

Hugging Face ist im Grunde das GitHub für KI. Es ist der zentrale Knotenpunkt, an dem jeder an Modellen, Datensätzen und Apps zusammenarbeitet. Ihr Inference Endpoints-Produkt ist eine verwaltete Möglichkeit, jedes Modell aus dem Hub zu nehmen und es als Produktions-API bereitzustellen.

Vorteile:

• Zugriff auf alles: Sie erhalten direkten Zugang zu über einer Million Open-Source-Modellen und Datensätzen. Es ist eine unglaubliche Ressource.

• Einfaches Deployment: Ein Modell vom Hub zu einem Live-Endpunkt zu bringen, ist nur ein paar Klicks entfernt.

• Erstaunliche Community: Die Dokumentation, Tutorials und der Community-Support sind erstklassig.

Nachteile:

• Kann teuer werden: Die Community-Ressourcen sind kostenlos, aber das Betreiben eines dedizierten Inference Endpoints auf einer GPU kann mehr kosten als nur eine von einem Anbieter wie Runpod zu mieten.

• Keine Full-Stack-Plattform: Es konzentriert sich auf Modelle, nicht auf die Bereitstellung ganzer Anwendungen oder die Handhabung der komplexen Governance-Anforderungen großer Unternehmen.

Preise:

Hugging Face hat Pläne für Organisationen und Pay-as-you-go-Preise für Rechenleistung.

Plan/Dienst	Preis	Details
Pro Account	9 $/Monat	Ein Boost für Ihr persönliches Konto.
Team	20 $/Benutzer/Monat	Für wachsende Teams, inklusive SSO und Audit-Logs.
Spaces Hardware	Ab 0 $/Std. (CPU) bis 4,50 $/Std. (H100)	On-Demand-Hardware zum Hosten von Demos.
Inference Endpoints	Ab 0,50 $/Std. (T4) bis 4,50 $/Std. (H100)	Dedizierte, automatisch skalierende Infrastruktur für die Produktion.

Für wen es ist:

KI-Forscher und Entwickler, die voll auf das Open-Source-Ökosystem setzen und eine einfache Möglichkeit suchen, Modelle direkt aus dem Hugging Face Hub bereitzustellen.

6. AWS SageMaker

SageMaker ist Amazons Biest von einer MLOps-Plattform. Es ist eine massive, End-to-End-Lösung für alles von der Datenbeschriftung und dem Training bis hin zur Bereitstellung und Überwachung, alles eng integriert mit dem Rest des riesigen AWS-Universums.

Vorteile:

• Unternehmensreif: Es ist vollgepackt mit Funktionen für Governance, Sicherheit und Compliance, was es zu einer sicheren Wahl für große, regulierte Unternehmen macht.

• Ernsthafte Automatisierung: Seine MLOps-Tools sind darauf ausgelegt, Hunderte oder sogar Tausende von Modellen im großen Stil zu verwalten.

• Tiefe AWS-Integration: Wenn Ihr Unternehmen bereits auf AWS läuft, verbindet es sich perfekt mit Diensten wie S3, IAM und Redshift.

Nachteile:

• Wahnsinnig komplex: Die Lernkurve ist steil, und allein herauszufinden, welche der unzähligen Funktionen Sie benötigen, kann ein Vollzeitjob sein.

• Verwirrende Preisgestaltung: AWS-Preise sind notorisch schwer vorherzusagen. SageMaker rechnet Ihnen Dutzende verschiedener Dinge ab, was es fast unmöglich macht, Ihre Kosten zu schätzen.

Preise:

SageMaker verwendet ein komplexes Pay-as-you-go-Modell, bei dem Sie separat für Notebook-Stunden, Trainingsstunden, Inferenzstunden, Speicher und mehr abgerechnet werden. Zum Beispiel kostet eine „ml.g5.xlarge“-Inferenzinstanz etwa 1,43 $/Stunde. Sie zahlen für das, was Sie nutzen, aber viel Glück dabei herauszufinden, was Sie tatsächlich nutzen werden.

Für wen es ist:

Große Unternehmen mit dedizierten MLOps-Teams und einer tiefen Bindung an das AWS-Ökosystem. Für fast alle anderen ist es totaler Overkill.

7. Google Vertex AI

Vertex AI ist die Antwort von Google Cloud auf SageMaker. Es ist eine vereinheitlichte KI-Plattform, die Ihnen Zugriff auf Googles eigene Spitzenmodelle (wie Gemini), AutoML-Tools und die gesamte Infrastruktur für das Training und die Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle bietet.

Vorteile:

• Zugriff auf Googles Modelle: Sie können problemlos auf leistungsstarke Modelle wie Gemini und Imagen zugreifen, ohne die Plattform zu verlassen.

• All-in-One-Plattform: Es bietet Ihnen einen einzigen Ort zur Verwaltung von sowohl vortrainierten als auch benutzerdefinierten Modellen, was Ihren Arbeitsablauf vereinfachen kann.

• Solide MLOps-Tools: Wie SageMaker verfügt es über eine ganze Reihe von Werkzeugen zur Automatisierung des maschinellen Lernzyklus.

Nachteile:

• GCP Lock-in: Es ist wirklich für Teams konzipiert, die bereits in die Google Cloud Platform investiert haben.

• Komplexe Preisgestaltung: Genau wie bei AWS ist die Pay-as-you-go-Preisgestaltung auf eine Reihe verschiedener Dienste verteilt, was die Nachverfolgung erschweren kann.

Preise:

Vertex AI gibt neuen Kunden ein kostenloses Guthaben von 300 $, dann wechselt es zu einem Pay-as-you-go-Modell. Zum Beispiel kostet das Training eines benutzerdefinierten Modells auf einer „n1-standard-4“-Maschine etwa 0,22 $/Stunde, während das Ausführen von Vorhersagen auf derselben Maschine etwa 0,219 $/Stunde kostet. Das Hinzufügen einer „NVIDIA_TESLA_T4“-GPU für das Training kostet zusätzlich 0,40 $/Stunde. Die Preise variieren stark je nach Region und Maschinentyp.

Für wen es ist:

Enternehmen und Entwickler, die auf GCP aufbauen und Googles leistungsstarke KI-Modelle und skalierbare Infrastruktur nutzen möchten.

Wie Sie die richtige Baseten-Alternative für sich auswählen

Okay, das war eine Menge. Wie also wählen Sie tatsächlich eine aus? Es kommt wirklich darauf an, was Sie und Ihr Team am meisten benötigen.

Was ist Ihre Hauptpriorität: Kosten, Kontrolle oder Komfort?

• Für die absolut günstigste GPU-Zeit, und es macht Ihnen nichts aus, sich die Hände schmutzig zu machen, schauen Sie sich Runpod an.

• Für maximale Kontrolle, einen vollständigen DevOps-Workflow und CI/CD ist Northflank Ihre beste Wahl.

• Für die bequemste „es funktioniert einfach“-Erfahrung für Python-Entwickler gibt es nichts Besseres als Modal.

Stellen Sie nur ein Modell oder ein ganzes Produkt bereit?

Wenn Sie eine ganze Anwendung mit Frontend, Backend und Datenbank entwickeln, ist eine Plattform wie Northflank genau dafür konzipiert. Wenn Sie nur eine einzelne Modell-API und sonst nichts benötigen, könnte eine der anderen Optionen eine einfachere Wahl sein.

Wie viel Infrastruktur möchten Sie tatsächlich verwalten?

Wenn die Antwort „so wenig wie menschenmöglich“ lautet, dann sind Modal und Replicate Ihre Freunde. Wenn Sie die volle Kontrolle auf Containerebene haben möchten, um alles anzupassen, werden Sie sich bei Runpod und Northflank wie zu Hause fühlen.

Sind Sie bereits an ein Ökosystem gebunden?

Wenn Ihr gesamtes Unternehmen auf AWS oder GCP läuft, können die tiefen Integrationen von SageMaker oder Vertex AI ein großer Vorteil sein, selbst bei ihrer Komplexität.

Aber sind Sie sicher, dass Sie überhaupt eine Plattform für die Modellbereitstellung benötigen?

Hier ist vielleicht die wichtigste Frage von allen. Plattformen wie Baseten und seine Alternativen sind für Entwickler gebaut, die KI-Infrastruktur verwalten. Diese Arbeit ist oft langsam, teuer und völlig unnötig, wenn Ihr eigentliches Ziel darin besteht, ein Geschäftsproblem zu lösen, wie zum Beispiel die Reduzierung von Kundensupport-Tickets.

Für eine Aufgabe wie den Kundensupport müssen Sie kein Modell bereitstellen; Sie müssen Tickets lösen. Hier verändert eine spezialisierte, Self-Service-KI-Plattform alles.

Genau das macht ein Werkzeug wie eesel AI. Es ist eine KI-Agenten-Plattform, die sich direkt mit den Werkzeugen verbindet, die Ihr Support-Team bereits verwendet, wie Zendesk, Intercom und Ihre Wissensdatenbanken.

• Gehen Sie in Minuten live, nicht in Monaten. Sie können Engineering-Sprints vergessen. Mit Ein-Klick-Integrationen und einem echten Self-Service-Setup können Sie eesel AI in Ihrer eigenen Zeit zum Laufen bringen, ohne jemals mit einem Verkäufer sprechen zu müssen.

• Testen Sie ohne Risiko. eesel AI verfügt über einen leistungsstarken Simulationsmodus, der Ihnen genau zeigt, wie die KI Tausende Ihrer vergangenen Tickets gehandhabt hätte, bevor sie jemals mit einem echten Kunden interagiert. Das nimmt das ganze Rätselraten aus der Gleichung.

Ein Blick auf die Simulationsfunktion von eesel AI, die es Teams ermöglicht, die Automatisierungsleistung anhand historischer Daten zu testen, bevor sie live gehen, und so eine risikofreie Möglichkeit bietet, Baseten-Alternativen für die Geschäftsautomatisierung zu bewerten.

• Erhalten Sie die volle Kontrolle ohne Code zu schreiben. Sie erhalten feingranulare Kontrollen, um genau zu entscheiden, welche Tickets automatisiert werden sollen, und einen einfach zu bedienenden Prompt-Editor, um die Persönlichkeit und Aktionen der KI zu formen. Sie kann Wissen aus Orten wie Google Docs und Confluence abrufen.

• Eine Preisgestaltung, die Sinn macht. Die Preise von eesel AI basieren auf einer festgelegten Anzahl von KI-Interaktionen, nicht auf verwirrenden Rechenstunden oder Gebühren pro Lösung. Ihre Kosten sind immer vorhersehbar, sodass Sie niemals dafür bestraft werden, erfolgreich zu sein.

Abschließende Gedanken

Die Welt der KI-Bereitstellung ist voll von großartigen Baseten-Alternativen, die jeweils für eine andere Art von Aufgabe entwickelt wurden. Ob Sie die rohe, günstige GPU-Leistung von Runpod, die elegante Python-Erfahrung von Modal oder einen Unternehmensgiganten wie AWS SageMaker benötigen, es gibt ein Werkzeug für Sie.

Die richtige Wahl hängt von den Fähigkeiten Ihres Teams, dem Budget und dem ab, was Sie letztendlich bauen möchten.

Aber wenn Ihr Ziel darin besteht, fantastischen Kundensupport mit KI zu liefern, müssen Sie kein MLOps-Experte werden. Sie benötigen lediglich eine Lösung, die den Arbeitsablauf Ihres Teams vom ersten Tag an versteht.

Starten Sie Ihre kostenlose eesel AI-Testversion und überzeugen Sie sich selbst, wie schnell Sie Ihren Frontline-Support automatisieren können.