Atlas Cloud On-Demand GPU предоставляют выделенные, изолированные вычислительные среды, оптимизированные для AI-задач. Запускайте контейнеризованные GPU-инстансы по требованию и платите за фактическое использование.

Посекундная оплата GPU-инстансов:
Обучайте быстрее, тратьте разумнее.

Atlas Cloud предлагает посекундную оплату GPU-вычислений от $1.8 за GPU/час, идеально для экспериментов и итераций. Запускайте контейнеры мгновенно, оптимизируйте каждую минуту работы и сокращайте затраты простоя до нуля.

Управление жизненным циклом модели от начала до конца:
От кода до развертывания, всё на одной платформе.

Разрабатывайте, настраивайте, развертывайте и мониторьте — всё в одной бесшовной экосистеме. Atlas Cloud связывает каждый этап вашего AI-рабочего процесса, объединяя DevPod, тонкую настройку, serverless вывод (выделенный эндпоинт) и хранилище в непрерывный цикл обратной связи. Без переключения инструментов, без фрагментации — только полный жизненный цикл в действии.

Разнообразие GPU-опций:
Выбирайте нужную мощность.

Доступ к новейшим NVIDIA GPU: B200, H100, H200, 5090, 4090 и многим другим. Сопоставляйте вычислительную производительность со сложностью модели и уверенно масштабируйтесь от небольших экспериментов до корпоративных нагрузок.

От разработки до развертывания — один поток

Atlas Cloud объединяет каждый этап жизненного цикла модели в непрерывный поток — DevPod, тонкую настройку, serverless вывод, Model API, хранилище и управление образами — на одной интегрированной GPU-инфраструктуре.

Этап разработки

Разработка и тестирование алгоритмов

DevPod

Интерактивная GPU-разработка с SSH и Jupyter; SSH или Jupyter готовы для немедленной разработки.

Этап обучения

Предобучение или тонкая настройка

Тонкая настройка

Выберите базовую модель, набор данных и GPU для мгновенного начала тонкой настройки для повышения точности задачи.

Этап применения

Развертывание модели и вывод

Вывод

Конвертируйте настроенные модели в эндпоинты; автомасштабируйтесь до 1000 воркеров; легко открывайте защищенные HTTP-эндпоинты.

Предобучение или тонкая настройка

Model API

Доступ через единый API для всех моделей, предразвернутых или самостоятельно развернутых, для мгновенного вывода и интеграции в производство.

Дополнительные функции

Хранилище

Единое высокоскоростное хранилище для всех активов модели и наборов данных, совместно используемое DevPod, тонкой настройкой и выводом с автоматическими снимками, контролем квот и бесшовным восстановлением для плавного рабочего процесса. Создано для высокопроизводительного доступа, обеспечивает стабильную производительность во время обучающих нагрузок.

Управление образами

Единая система управления контейнерными образами с поддержкой GitHub Container Registry, Docker Hub, Quay, Harbor и приватных репозиториев. Включает готовые AI-среды с CUDA, PyTorch и TensorFlow для упрощения развертывания как для команд, так и для отдельных разработчиков.

Почему Atlas Cloud

Обеспечиваем более умную, быструю и масштабируемую разработку AI.

Экономическая эффективность

Платите только за использование с выделением GPU по требованию, сокращая неиспользуемые мощности и общие затраты на вычисления. Atlas оптимизирует использование кластеров для обеспечения производительности высшего уровня по лидирующим в отрасли ценам.

Высокоэффективная разработка

Платформа «всё в одном» связывает каждый шаг от разработки модели до развертывания. Разработчики могут создавать, настраивать и запускать AI-задачи без переключения инструментов, драматически ускоряя циклы итерации.

Гибкость

Выбирайте из нескольких типов NVIDIA GPU и конфигураций ресурсов для любого масштаба проекта. Будь вы небольшой командой экспериментаторов или предприятием, запускающим AI в производстве, Atlas адаптируется без усилий.

Простота использования

Готовые окружения, интуитивные интерфейсы и готовые к развертыванию шаблоны делают настройку быстрой и легкой. Даже новые пользователи могут начать крупномасштабное обучение или вывод за минуты без сложной конфигурации.