
Crusoe
Infraestrutura de nuvem de IA para treinar, fazer o ajuste fino e disponibilizar modelos em GPUs NVIDIA e AMD.
Sobre Crusoe
Crusoe é uma plataforma de infraestrutura de IA e computação em nuvem criada para equipes que treinam, fazem o ajuste fino e disponibilizam modelos de aprendizado de máquina. A plataforma combina instâncias de GPU sob demanda com Kubernetes e Slurm gerenciados, armazenamento de alto rendimento, ajuste fino sem servidor e inferência gerenciada. Os desenvolvedores podem escolher hardware NVIDIA e AMD e manter o controle da própria pilha de software ou usar serviços gerenciados para reduzir o trabalho de infraestrutura. Alguns modelos de GPU têm tarifas por hora, enquanto aceleradores mais recentes e capacidade reservada exigem cotações comerciais personalizadas. Essa variedade atende tanto a cargas de trabalho experimentais quanto a implantações contínuas em produção, mas os compradores devem estimar as horas de GPU e as necessidades de armazenamento e orquestração antes de assumir um compromisso. O suporte a pipelines de dados inclui discos compartilhados, ferramentas comuns de ingestão, transformações com Spark ou KubeRay, snapshots e backups, sem tarifas de entrada ou saída de dados. A inferência gerenciada pode disponibilizar endpoints de API de alta disponibilidade para modelos selecionados ou pertencentes ao cliente. Crusoe é mais relevante para equipes de IA que precisam de computação especializada e estão à vontade para comparar configurações de infraestrutura, em vez de comprar um plano de software simples com um número fixo de licenças.
Funcionalidades
Treinamento de modelos em grande escala
Execute treinamento distribuído em clusters de GPU com Kubernetes gerenciado ou Slurm gerenciado e redes InfiniBand.
Inferência gerenciada de modelos
Implante modelos selecionados ou fornecidos pelo cliente por trás de endpoints de API gerenciados e de alta disponibilidade.
Preparação de dados para IA
Faça a ingestão, limpeza, transformação e publicação de grandes conjuntos de dados com discos compartilhados e ferramentas de processamento distribuído.
Vantagens
- Os preços por hora são publicados para determinadas instâncias H200 e H100, ajudando as equipes a estimar o custo dos experimentos.
- Kubernetes, Slurm, inferência e ajuste fino gerenciados permitem que as equipes escolham quanto da infraestrutura desejam operar.
- O suporte a NVIDIA e AMD oferece aos compradores mais opções de compatibilidade de hardware.
Limitações
- Vários aceleradores mais recentes e opções de capacidade garantida exigem contato com a equipe comercial, reduzindo a transparência imediata dos preços.
- Os custos de GPU, armazenamento e orquestração baseados no uso exigem orçamento por carga de trabalho, em vez de um preço previsível por licença.
- A amplitude das opções de infraestrutura acrescenta decisões de configuração e operação para equipes que procuram uma API hospedada simples.
Planos de preços
NVIDIA H200 sob demanda
- GPU H200 HGX de 141GB
- Preço por uso por hora
- Computação sem limitação
NVIDIA H100 sob demanda
- GPU H100 HGX de 80GB
- Preço por uso por hora
- Computação sem limitação
Capacidade reservada e aceleradores selecionados
- Opções de recursos garantidos
- Capacidade reservada
- Hardware e escopo de implantação personalizados
* As informações de preços são apenas indicativas. Consulte o anúncio mais recente no site oficial de Crusoe.