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Was ist Lambda?
Lambda wurde entwickelt, um den Workflow von Datenwissenschaftlern zu optimieren, indem leistungsstarke Tools zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen angeboten werden. Zu den Hauptmerkmalen gehören leistungsstarke GPU- und Cloud-Lösungen, die schnelle Experimente und Modelliterationen ermöglichen. Darüber hinaus unterstützt Lambda verschiedene Machine-Learning-Frameworks, sodass Benutzer ihre bestehenden Workflows nahtlos integrieren können, während sie die Leistung von KI- und ML-Technologien nutzen.
Wer wird Lambda verwenden?
- Datenwissenschaftler
- Machine-Learning-Ingenieure
- KI-Forscher
Wie verwendet man Lambda?
- Schritt 1: Melden Sie sich bei der Lambda-Plattform an oder loggen Sie sich ein.
- Schritt 2: Wählen Sie Ihr bevorzugtes Machine-Learning-Framework.
- Schritt 3: Laden Sie Ihren Datensatz hoch und konfigurieren Sie die Trainingsparameter.
- Schritt 4: Beginnen Sie mit dem Training Ihres Modells mit den GPU-Ressourcen von Lambda.
- Schritt 5: Überwachen Sie den Trainingsprozess und nehmen Sie die notwendigen Anpassungen vor.
- Schritt 6: Stellen Sie Ihr trainiertes Modell zur Verwendung in der Produktion bereit.
Plattform
- web
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von Lambda
Die Hauptfunktionen
- GPU-Cloud-Infrastruktur
- Modelltraining
- Modellbereitstellung
- Integrierte Entwicklungsumgebung
Die Vorteile
- Steigerung der Produktivität
- Schnellere Modelltrainings und -bereitstellungen
- Unterstützt mehrere ML-Frameworks
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Lambda
- Training von KI-Modellen
- Bereitstellung von Machine-Learning-Anwendungen
- Kollaborative Datenwissenschaftsprojekte
Vor- und Nachteile von Lambda
Vorteile
Zugriff auf die neuesten Hochleistungs-NVIDIA-GPUs wie B200, H200 und H100
Flexible GPU-Cloud-Angebote einschließlich privater Clouds, On-Demand-Instanzen und 1-Klick-Clusters
Unterstützt serverlose KI-Inferenz ohne Ratenbegrenzungen
Lambda Stack bietet einfache Installation und Verwaltung für populäre KI-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow
Wird von über 50.000 Machine-Learning-Teams genutzt, was Vertrauen und Zuverlässigkeit in der Branche anzeigt
Nachteile
Der Open-Source-Status ist unklar oder nicht vollständig transparent
Keine direkt an Endverbraucher gerichteten Apps oder Plattformübergreifende Präsenz wie mobile Apps oder Browser-Erweiterungen
Potenzielle Komplexität und Kosten für kleinere Teams, die keine groß angelegte GPU-Infrastruktur benötigen
Preise von Lambda
| Hat einen kostenlosen Plan | No |
|---|---|
| Details zur kostenlosen Probeversion | |
| Preismodell | Pay-as-you-go |
| Ist eine Kreditkarte erforderlich | No |
| Bezahlt ab | 2.49 USD |
| Hat einen Lebenszeitplan | No |
| Abrechnungsfrequenz | Stündlich |
Details des Preisplans
NVIDIA H100 auf Abruf
2.49 USD1-Klick-Cluster mit NVIDIA B200
2.99 USD- NVIDIA HGX B200 GPUs
- Multi-Node-Cluster
- Kein langfristiger Vertrag erforderlich
FAQs zu Lambda
Unternehmensinformationen zu Lambda
- Lambda Labs
Analytik von Lambda
Besuche im Laufe der Zeit
Monatliche Besuche
62.1k
Durchschnittliche Besuchsdauer
00:00:26
Seiten pro Besuch
1.53
Absprungrate
50.45%
Oct 2025 - Dec 2025 Gesamttraffic
Geografie
Top 5 Regionen
United States
49.19%
Germany
6.37%
India
5.33%
Canada
4.85%
Australia
4.17%
Oct 2025 - Dec 2025 Worldwide Desktop Only
Verkehrsquellen
Direct
53.92%
Search
36.98%
Referrals
6.56%
Social
1.84%
Paid Referrals
0.61%
Mail
0.07%
Oct 2025 - Dec 2025 Desktop Only
Top-Schlüsselwörter
| Schlüsselwort | Verkehr | Kosten pro Klick |
|---|---|---|
| deploy and building gpu clusters explained for dummies | 170 | $ -- |
| lambda workstation | 70 | $ 9.18 |
| lambda labs | 16.0k | $ 19.86 |
| lambda labs vector | 180 | $ -- |
| lambda cluster filetype pdf | 90 | $ -- |
Lambda Bewertungen
5/5
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von Lambda?
- AWS SageMaker
- Google AI Platform
- Azure Machine Learning
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