Lambda

Lambda permet aux équipes de lancer de puissantes ressources de calcul GPU sans la complexité de l'infrastructure. Le déploiement de clusters en un clic élimine les frictions liées à la mise en place d'environnements haute performance, vous permettant de vous concentrer sur l'entraînement et l'inférence plutôt que sur le provisionnement matériel. Cette approche simplifiée accélère la mise sur le marché des projets de machine learning, quelle que soit leur ampleur. La plateforme combine des instances GPU cloud avec des options matérielles flexibles, notamment la station de travail GPU Vector Pro pouvant accueillir jusqu'à quatre GPU NVIDIA pour le développement local. Que vous ayez besoin d'un entraînement cloud distribué ou d'un calcul dédié sur site, Lambda prend en charge plusieurs scénarios de déploiement via un écosystème unifié. Lambda Stack simplifie la charge de la configuration technique en regroupant les frameworks essentiels—PyTorch, TensorFlow, CUDA et les bibliothèques associées—dans une installation unique. Cette fondation préconfigurée élimine les conflits de dépendances et réduit le temps d'intégration, permettant aux data scientists et aux ingénieurs de commencer immédiatement à entraîner des modèles plutôt que de se battre avec la configuration de l'environnement. L'infrastructure exploite du matériel NVIDIA de pointe, notamment les GPU H100 et les processeurs Blackwell de nouvelle génération. L'accès aux accélérateurs de dernière génération garantit des performances compétitives pour l'entraînement de transformeurs, les tâches de vision par ordinateur et les travaux sur des modèles de langage à grande échelle, sans avoir à construire et maintenir votre propre centre de données.