get-beam

让 GPU 任务像调用 API 一样,按需弹性伸缩,省心省钱。

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 23 🐛 待处理 1 👀 关注 1 ⚠️ 作者已归档(停止维护)
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GitHub 星标 ★ 103
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

get-beam 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队slai-labs
官网地址https://beam.cloud
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Shell
技术栈/模型artificial-intelligence,cloud-computing,cost-optimization,data-science,deep-learning,distributed-computing,gpu-acceleration,gpu-computing,hpc,llm-serving,llm-training,machine-learning,ml-infrastructure,mlops,python,serverless,serverless-architectures
GitHub 星标★ 103
上线时间2022-10-18 00:00:00
代码更新2024-06-14
仓库体积6.1 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

get-beam 是一个面向 AI 基础设施的早期开源项目,旨在让用户以无服务器(Serverless)方式运行 GPU 推理和训练任务。它解决了传统 GPU 集群管理复杂、资源利用率低、扩缩容困难的问题,通过将 GPU 资源抽象为按需调度的服务,使开发者可以像调用普通 API 一样提交作业,系统自动根据负载弹性伸缩,按实际使用量计费。核心能力包括:任务编排与调度、GPU 资源池化、自动扩缩容、以及简单的命令行/API 接口。项目当前处于早期阶段,代码以 Shell 为主,可能更侧重于部署脚本和运维自动化,而非完整的调度引擎。其设计理念与主流 Serverless GPU 平台一致,但开源实现尚待成熟。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 103

核心亮点

  • 聚焦 Serverless GPU 推理/训练,直击资源利用率痛点
  • 提供按需伸缩和按量计费模型,降低闲置 GPU 成本
  • 早期项目,架构简洁,易于二次开发和定制

不足之处

  • 项目处于早期,星标仅 103,社区和生态尚不成熟
  • 主要使用 Shell 实现,可能缺乏健壮的任务调度和容错能力
  • 文档和示例较少,上手门槛相对较高

适用场景

  • AI 初创团队需要低成本运行不定期的模型训练任务
  • 个人开发者希望快速部署 GPU 推理服务,避免长期租用服务器
  • 企业内部需要为多个团队提供共享的 GPU 资源池,按需分配

替代项目

RunPod、Modal、Beam(闭源版)

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