Fluidstack
Открыть сайтFluidstack предлагает мощные решения для обучения и вывода ИИ, обеспечивая мгновенный доступ к тысячам GPU NVIDIA. Платформа позволяет предприятиям эффективно обучать модели и выполнять вывод на большом масштабе.Подробнее
Что такое Fluidstack?
Fluidstack — это ведущая облачная платформа ИИ, разработанная для обучения и вывода, предоставляющая мгновенный доступ к тысячам GPU NVIDIA, включая H100 и A100. Она позволяет предприятиям обучать базовые модели и выполнять вывод в масштабах. Fluidstack предлагает полностью управляемую инфраструктуру с Slurm и Kubernetes, обеспечивая высокую доступность и поддержку с временем отклика 15 минут и гарантией 99% времени безотказной работы.
Как использовать Fluidstack?
Для использования Fluidstack вы можете либо зарезервировать кластер GPU большого масштаба для обучения и вывода ИИ, либо запустить GPU-инстансы по запросу. Платформа предлагает полностью управляемые окружения Kubernetes или Slurm, и вы можете обратиться к их инженерам за поддержкой.
Ключевые возможности Fluidstack
- Доступ к тысячам GPU NVIDIA (H100, A100, H200, GB200)
- Полностью управляемая инфраструктура с Slurm и Kubernetes
- Кластеры GPU большого масштаба для обучения и вывода
- Инстансы GPU по запросу
- Поддержка 24/7 с временем отклика 15 минут
- Гарантия 99% времени безотказной работы
Где чаще используется Fluidstack?
- Обучение крупных моделей ИИ
- Выполнение вывода в масштабах
- Развертывание и управление кластерами GPU
- Ускорение разработки продуктов машинного обучения
Часто задаваемые вопросы о Fluidstack
1. Что такое Fluidstack? Fluidstack — это облачная платформа для обучения и вывода ИИ, предоставляющая доступ к мощным GPU.
2. Как использовать Fluidstack? Вы можете зарезервировать кластер GPU или запустить инстансы по запросу для обучения и вывода.
3. Ключевые возможности Fluidstack? Fluidstack предлагает доступ к тысячам GPU, управляемую инфраструктуру, кластеры для обучения и вывода, инстансы по запросу и круглосуточную поддержку.
4. Где чаще используется Fluidstack? Fluidstack чаще используется для обучения моделей ИИ, выполнения вывода, управления кластерами GPU и ускорения разработки продуктов.