प्रशिक्षण, फाइन-ट्यूनिंग और इंफरेंसिंग के लिए वैश्विक क्लस्टर में उच्च-प्रदर्शन GPU तक तत्काल पहुंच। लचीले ढंग से स्केल करें, प्रति घंटे भुगतान करें, सेकंडों में डिप्लॉय करें—सब Atlas Cloud के एकीकृत इंफ्रास्ट्रक्चर में।

मुफ्त में शुरू करें

अधिक स्मार्ट, तेज़, लचीली GPU कंप्यूटिंग

Atlas Cloud के ऑन-डिमांड GPU विशेष रूप से अलग कंप्यूटिंग वातावरण प्रदान करते हैं जो AI वर्कलोड के लिए अनुकूलित हैं। मांग पर कंटेनर में GPU इंस्टेंस लॉन्च करें और केवल उपयोग के लिए भुगतान करें।

प्रति सेकंड GPU इंस्टेंस:
तेज़ी से प्रशिक्षित करें, कम खर्च करें।

Atlas Cloud प्रति सेकंड GPU कंप्यूटिंग $1.8/GPU/घंटा से प्रदान करता है, प्रयोग और पुनरावृत्ति के लिए आदर्श। तुरंत कंटेनर लॉन्च करें, रनटाइम के हर मिनट को अनुकूलित करें, और निष्क्रिय लागत को शून्य तक कम करें।

एंड-टू-एंड मॉडल लाइफसाइकल प्रबंधन:
कोड से डिप्लॉयमेंट तक, एक प्लेटफ़ॉर्म।

विकसित करें, फाइन-ट्यून करें, डिप्लॉय करें, मॉनिटर करें—सब एक सहज इकोसिस्टम में। Atlas Cloud AI वर्कफ़्लो के हर चरण को जोड़ता है, DevPod, फाइन-ट्यूनिंग, Serverless इंफरेंसिंग (Dedicated Endpoint), और स्टोरेज को एक निरंतर फीडबैक लूप में एकीकृत करता है। टूल स्विच करने की आवश्यकता नहीं, कोई विखंडन नहीं, पूर्ण लाइफसाइकल प्रबंधन।

विविध GPU विकल्प:
आवश्यक कंप्यूटिंग चुनें।

नवीनतम NVIDIA GPU तक पहुंच जिसमें B200, H100, H200, 5090, 4090 और अधिक शामिल हैं। मॉडल जटिलता के साथ कंप्यूटिंग प्रदर्शन का मिलान करें, छोटे प्रयोगों से एंटरप्राइज-स्तर के वर्कलोड तक आत्मविश्वास से स्केल करें।

विकास से डिप्लॉयमेंट तक—एक प्रवाह

Atlas Cloud मॉडल लाइफसाइकल के हर चरण को एक निरंतर प्रवाह में एकीकृत करता है—DevPod, फाइन-ट्यूनिंग, Serverless इंफरेंसिंग, Model API, स्टोरेज, और इमेज प्रबंधन—सब एकीकृत GPU इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलते हैं।

विकास चरण

एल्गोरिथम स्क्रिप्ट विकास और परीक्षण

DevPod

SSH और Jupyter के साथ इंटरैक्टिव GPU विकास; तुरंत शुरू करें।

प्रशिक्षण चरण

प्री-ट्रेनिंग या फाइन-ट्यूनिंग

Fine Tuning

आधार मॉडल, डेटासेट और GPU चुनें, कार्य सटीकता बढ़ाने के लिए तुरंत फाइन-ट्यून शुरू करें।

एप्लिकेशन चरण

मॉडल डिप्लॉयमेंट और इंफरेंसिंग

इंफरेंसिंग

फाइन-ट्यून मॉडल को एंडपॉइंट में बदलें; 1,000 वर्कर तक ऑटो-स्केल करें; सुरक्षित HTTP एंडपॉइंट आसानी से एक्सपोज़ करें।

प्री-ट्रेनिंग या फाइन-ट्यूनिंग

Model API

तुरंत इंफरेंसिंग और प्रोडक्शन इंटीग्रेशन के लिए एकीकृत API के माध्यम से सभी मॉडल (पूर्व-डिप्लॉयड या स्व-डिप्लॉयड) तक पहुंचें।

अतिरिक्त विशेषताएं

स्टोरेज

सभी मॉडल एसेट और डेटासेट के लिए एकीकृत उच्च-गति स्टोरेज, DevPod, फाइन-ट्यूनिंग और इंफरेंसिंग में साझा, स्वचालित स्नैपशॉट, कोटा नियंत्रण और सहज पुनर्प्राप्ति के साथ वर्कफ़्लो को सुचारू रखने के लिए। उच्च-थ्रूपुट पहुंच के लिए निर्मित, प्रशिक्षण वर्कलोड के दौरान स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करता है।

इमेज प्रबंधन

एकीकृत कंटेनर इमेज प्रबंधन प्रणाली जो GitHub Container Registry, Docker Hub, Quay, Harbor और निजी रजिस्ट्री का समर्थन करती है। पूर्व-निर्मित AI वातावरण (CUDA, PyTorch, TensorFlow) शामिल हैं, टीमों और व्यक्तिगत डेवलपर्स के लिए डिप्लॉयमेंट को सरल बनाते हैं।

Atlas Cloud क्यों

अधिक स्मार्ट, तेज़ और स्केलेबल AI विकास को आगे बढ़ाना।

लागत दक्षता

मांग पर GPU आवंटित करें, केवल उपयोग के लिए भुगतान करें, निष्क्रिय क्षमता और समग्र कंप्यूटिंग लागत कम करें। Atlas क्लस्टर भर में उपयोग को अनुकूलित करता है, उद्योग-अग्रणी कीमतों पर सर्वोत्तम प्रदर्शन प्रदान करता है।

कुशल विकास

एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म जो मॉडल विकास से डिप्लॉयमेंट तक हर कदम को जोड़ता है। डेवलपर्स टूल स्विच किए बिना AI वर्कलोड बना, फाइन-ट्यून और लॉन्च कर सकते हैं, पुनरावृत्ति चक्र को महत्वपूर्ण रूप से तेज करते हैं।

लचीलापन

विभिन्न NVIDIA GPU प्रकार और संसाधन कॉन्फ़िगरेशन उपलब्ध हैं, किसी भी पैमाने की परियोजनाओं के लिए उपयुक्त। चाहे छोटी टीम के प्रयोग हों या एंटरप्राइज-ग्रेड प्रोडक्शन AI, Atlas आसानी से अनुकूलित होता है।

उपयोग में आसानी

पूर्व-निर्मित वातावरण, सहज इंटरफ़ेस और तैयार टेम्पलेट कॉन्फ़िगरेशन को तेज़ और आसान बनाते हैं। नए उपयोगकर्ता भी जटिल सेटअप के बिना मिनटों में बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण या इंफरेंसिंग लॉन्च कर सकते हैं।