
Crusoe
Infraestructura de nube de IA para entrenar, ajustar y servir modelos en GPU NVIDIA y AMD.
Acerca de Crusoe
Crusoe es una plataforma de infraestructura de IA y computación en la nube diseñada para equipos que entrenan, ajustan y sirven modelos de aprendizaje automático. La plataforma combina instancias de GPU bajo demanda con Kubernetes y Slurm administrados, almacenamiento de alto rendimiento, ajuste sin servidor e inferencia administrada. Los desarrolladores pueden elegir hardware NVIDIA y AMD y conservar el control de su pila de software, o utilizar servicios administrados para reducir el trabajo de infraestructura. Algunos modelos de GPU tienen tarifas por hora, mientras que los aceleradores más recientes y la capacidad reservada requieren presupuestos comerciales personalizados. Esta variedad admite tanto cargas de trabajo experimentales como implementaciones de producción sostenidas, pero los compradores deben estimar las horas de GPU y sus necesidades de almacenamiento y orquestación antes de comprometerse. La compatibilidad con canalizaciones de datos incluye discos compartidos, herramientas de ingesta habituales, transformaciones con Spark o KubeRay, instantáneas y copias de seguridad, sin cargos por transferencia de datos entrante o saliente. La inferencia administrada puede ofrecer endpoints de API de alta disponibilidad para modelos seleccionados o propiedad del cliente. Crusoe resulta especialmente pertinente para equipos de IA que necesitan capacidad de cómputo especializada y se sienten cómodos comparando configuraciones de infraestructura en lugar de adquirir un sencillo plan de software con un número fijo de puestos.
Funciones
Entrenamiento de modelos a gran escala
Ejecuta entrenamiento distribuido en clústeres de GPU con Kubernetes administrado o Slurm administrado y redes InfiniBand.
Inferencia de modelos administrada
Implementa modelos seleccionados o proporcionados por el cliente tras endpoints de API administrados y de alta disponibilidad.
Preparación de datos para IA
Ingiere, limpia, transforma y publica grandes conjuntos de datos con discos compartidos y herramientas de procesamiento distribuido.
Ventajas
- Se publican precios por hora para determinadas instancias H200 y H100, lo que ayuda a los equipos a estimar el coste de los experimentos.
- Kubernetes, Slurm, la inferencia y el ajuste administrados permiten a los equipos elegir qué parte de la infraestructura desean operar.
- La compatibilidad con NVIDIA y AMD ofrece a los compradores más opciones de compatibilidad de hardware.
Limitaciones
- Varios aceleradores recientes y opciones de capacidad garantizada requieren contactar con el equipo comercial, lo que reduce la transparencia inmediata de los precios.
- Los costes de GPU, almacenamiento y orquestación basados en el uso exigen presupuestar por carga de trabajo en lugar de contar con un precio predecible por puesto.
- La amplitud de opciones de infraestructura añade decisiones de configuración y operación para los equipos que buscan una API alojada sencilla.
Planes de precios
NVIDIA H200 bajo demanda
- GPU H200 HGX de 141GB
- Precio por uso por hora
- Cómputo sin limitación
NVIDIA H100 bajo demanda
- GPU H100 HGX de 80GB
- Precio por uso por hora
- Cómputo sin limitación
Capacidad reservada y aceleradores seleccionados
- Opciones de recursos garantizados
- Capacidad reservada
- Hardware y alcance de implementación personalizados
* La información de precios es solo orientativa. Consulta el anuncio más reciente en el sitio web oficial de Crusoe.