

Wir sind begeistert, das serverlose Modell-Serving einzuführen, das elastische Skalierung, automatische Lastverteilung und eine nutzungsbasierte Abrechnung für Modellinferenz bietet. Mit der Möglichkeit, Modelle mit einem Klick bereitzustellen, können Benutzer nahtlos Modelle mit öffentlichen oder privaten Images bereitstellen, was hohe Verfügbarkeit und effiziente Leistung in jedem Maßstab gewährleistet. Die Abrechnung basiert auf der tatsächlichen Nutzungszeit der Pods anstelle von festen Raten, sodass Benutzer nur für die Ressourcen zahlen, die sie verbrauchen—was es zu einer äußerst kosteneffizienten Option für skalierbare KI-Bereitstellungen macht.

Konvertieren Sie PDFs in JSON oder Markdown von jeder URL in großem Maßstab. Für 0,001 $ pro Seite ist es schnell, zuverlässig und ultra-günstig! Erleben Sie eine vollständige, genaue Extraktion in einem Durchgang: - Keine kaputten Tabellen oder fehlenden Teile - Tabellen = strukturierte Daten, Diagramme = klare Bilder - 3 Abgestimmt auf Finanzberichte, Transkripte und mehr - Text, Tabellen, Diagramme, Bilder: alles erfasst - 5 Behält das ursprüngliche Layout + Visuals bei - 24/7 sauber Schnell & Stabil: - Skaliert die Rechenleistung automatisch basierend auf der Nachfrage - Geschwindigkeit unter einer Sekunde, selbst bei Spitzenlast - Nicht genutzte Ressourcen werden automatisch freigegeben = niedrigere Kosten MCP-bereit: - 1-Klick-Bereitstellung in jede Cloud - Eingebaute Lastverteilung + Failover - Plug-and-Play → keine zusätzliche Entwicklung erforderlich Sparen Sie bis zu 97 % Ihrer PDF-Parsing-Kosten! Kosten (USD pro Seite): - NetMind ParsePro = 0,001 - Microsoft Azure AI Document = 0,036 - Amazon Textract = 0,15 - Google Document AI = 0,15
We've created an AI-First infrastructure powered by a global GPU network. NetMind's mission is to create a global network of computing power for AI models by utilizing the idle GPUs of users worldwide. As part of this mission, NetMind Power provides a platform for large-scale distributed computing, integrating heterogeneous computing resources globally, and leveraging grid and voluntary computing scheduling architecture and load balancing technology. NetMind aims to democratize access to computing power for businesses and research institutions, making it easier and more affordable for them to develop and run their AI models through a low-latency, widely-connected, and easy-to-manage distributed deep learning training and inference platform.