按需 GPU 算力：
训练、微调、部署，畅行无阻。
即时访问全球集群的高性能 GPU，用于训练、微调和推理。弹性扩展，按时计费，秒级部署——尽在 Atlas Cloud 统一基础设施。
更智能、更快速、更灵活的 GPU 算力
Atlas Cloud 按需 GPU 提供专属隔离的计算环境，专为 AI 工作负载优化。按需启动容器化 GPU 实例，按实际使用量付费。
按秒计费 GPU 实例：
训练更快，花费更省。
Atlas Cloud 提供按秒计费的 GPU 算力，低至 $1.8/GPU/小时，非常适合实验与迭代。即时启动容器，优化每一分钟运行时间，将闲置成本降至零。
端到端模型生命周期管理：
从代码到部署，一站式平台。
开发、微调、部署、监控，尽在一个无缝生态系统中。Atlas Cloud 串联 AI 工作流的每个阶段，将 DevPod、微调、Serverless 推理（专用推理端点）和存储统一为持续反馈闭环。无需切换工具，告别碎片化，尽享完整的生命周期管理。
丰富的 GPU 选择：
选择您所需的算力。
访问最新的 NVIDIA GPU，包括 B200、H100、H200、5090、4090 等更多选项。根据模型复杂度匹配计算性能，从小型实验到企业级工作负载，自信扩展。
从开发到部署——一气呵成
Atlas Cloud 将模型生命周期的每个阶段统一为连续流程——DevPod、微调、Serverless 推理、模型 API、存储和镜像管理——全部运行在一体化 GPU 基础设施上。
DevPod
交互式 GPU 开发，支持 SSH 和 Jupyter；即刻开始开发。
微调
选择基础模型、数据集和 GPU，即刻开始微调，提升任务准确度。
推理
将微调模型转换为端点；自动扩展至 1,000 个工作节点；轻松暴露安全 HTTP 端点。
模型 API
通过统一 API 访问所有模型（预部署或自部署），实现即时推理和生产集成。
存储
统一的高速存储，用于所有模型资产和数据集，跨 DevPod、微调和推理共享，配备自动快照、配额控制和无缝恢复功能，确保工作流顺畅运行。专为高吞吐量访问而构建，确保训练工作负载期间性能稳定。
镜像管理
统一的容器镜像管理系统，支持 GitHub Container Registry、Docker Hub、Quay、Harbor 和私有仓库。包含预构建的 AI 环境（CUDA、PyTorch、TensorFlow），简化团队和个人开发者的部署流程。
为何选择 Atlas Cloud
驱动更智能、更快速、更可扩展的 AI 开发。
成本效益
按需分配 GPU，仅为使用量付费，减少闲置容量和整体算力成本。Atlas 优化跨集群利用率，以业界领先的价格提供顶级性能。
高效开发
一体化平台串联从模型开发到部署的每个环节。开发者无需切换工具即可构建、微调和启动 AI 工作负载，大幅加速迭代周期。
灵活性
多种 NVIDIA GPU 类型和资源配置可选，适配任何规模的项目。无论是小团队实验还是企业级生产 AI，Atlas 都能轻松适配。
易用性
预构建环境、直观界面和即用模板，让配置快速且轻松。即使是新用户也能在几分钟内启动大规模训练或推理，无需复杂配置。
安全、可靠、强大
您的云端 GPU 工作空间
来自顶级 AI 公司的强大工程团队。
由 Dell、HPE、Supermicro 等厂商提供支持。
全方位符合 SOC 2 与 HIPAA 合规要求。
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