Lambda est conçu pour rationaliser le flux de travail des scientifiques des données en offrant des outils puissants pour créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Les fonctionnalités clés incluent des solutions GPU et cloud haute performance, qui permettent une expérimentation rapide et une itération des modèles. De plus, Lambda prend en charge divers frameworks d'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs d'intégrer parfaitement leurs flux de travail existants tout en exploitant la puissance des technologies AI et ML.
Fonctionnalités principales de Lambda
Infrastructure cloud GPU
Formation de modèles
Déploiement de modèles
Environnement de développement intégré
Avantages et inconvénients de Lambda
Inconvénients
Le statut open source est flou ou pas totalement transparent
Pas d'applications client directes ou de présence multi-plateforme comme des applications mobiles ou extensions de navigateur
Complexité potentielle et coûts pour les petites équipes ne nécessitant pas une infrastructure GPU à grande échelle
Avantages
Accès aux GPU NVIDIA haute performance les plus récents tels que B200, H200 et H100
Offres cloud GPU flexibles incluant clouds privés, instances à la demande et clusters en un clic
Prise en charge de l'inférence IA sans serveur sans limites de débit
Lambda Stack fournit une installation et une gestion faciles pour les frameworks IA populaires comme PyTorch et TensorFlow
Utilisé par plus de 50 000 équipes de machine learning, indiquant la confiance et la fiabilité dans l'industrie
RunPod est un service de cloud computing GPU distribué mondialement, conçu pour développer, former et évoluer des modèles IA. Il fournit une plateforme complète avec des GPU à la demande, des options de calcul sans serveur et une gestion logicielle complète pour garantir une mise en œuvre sans faille des applications AI. Idéal pour les praticiens de l'IA, l'infrastructure de RunPod gère tout, du déploiement à l'évolution, devenant ainsi l'épine dorsale des projets IA/ML réussis.