람다는 데이터 과학자들이 기계 학습 모델을 구축하고 훈련하며 배포하는 과정의 작업 흐름을 간소화하기 위해 설계되었습니다. 주요 기능에는 빠른 실험 및 모델 반복을 가능하게 하는 고성능 GPU 및 클라우드 솔루션이 포함됩니다. 또한, 람다는 다양한 기계 학습 프레임워크를 지원하여 사용자가 AI 및 ML 기술의 힘을 활용하면서 기존 작업 흐름을 원활하게 통합할 수 있도록 합니다.
Lambda 핵심 기능
GPU 클라우드 인프라
모델 훈련
모델 배포
통합 개발 환경
Lambda 장단점
단점
오픈 소스 상태가 명확하지 않거나 완전히 투명하지 않음
직접 소비자용 앱이나 모바일 앱 또는 브라우저 확장과 같은 멀티 플랫폼 존재 없음
대규모 GPU 인프라가 필요하지 않은 소규모 팀에 잠재적인 복잡성과 비용 발생 가능성
장점
B200, H200 및 H100과 같은 최신 고성능 NVIDIA GPU에 대한 접근
프라이빗 클라우드, 온디맨드 인스턴스, 원클릭 클러스터를 포함한 유연한 GPU 클라우드 제공
속도 제한 없는 서버리스 AI 추론 지원
Lambda Stack은 PyTorch 및 TensorFlow와 같은 인기 AI 프레임워크의 손쉬운 설치 및 관리를 제공
RunPod는 AI 모델의 개발, 훈련 및 확장을 위해 설계된 전 세계적으로 분산된 GPU 클라우드 컴퓨팅 서비스입니다. 온디맨드 GPU, 서버리스 컴퓨팅 옵션 및 원활한 AI 애플리케이션 배포를 보장하는 완전한 소프트웨어 관리 스택을 갖춘 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. AI 실무자에게 이상적인 RunPod의 인프라는 배포에서 확장까지 모든 것을 처리하여 성공적인 AI/ML 프로젝트를 위한 중추가 됩니다.
