グローバルクラスター全体で高性能GPUに即座にアクセスし、トレーニング、ファインチューニング、推論を実行。弾力的にスケール、時間単位で課金、数秒でデプロイ、すべてAtlas Cloudの統合インフラストラクチャ上で。
Atlas CloudオンデマンドGPUは、AIワークロード用に最適化された専用の分離されたコンピューティング環境を提供。オンデマンドでコンテナ化されたGPUインスタンスを起動し、実際の使用量に応じて支払い。
Atlas Cloudは、GPUコンピューティングに対して秒単位の課金を提供し、わずか$1.8/GPU/時間から。実験と反復に最適です。コンテナを即座に起動し、実行時間の毎分を最適化し、アイドルコストをゼロに削減。
開発、ファインチューニング、デプロイ、監視、すべて1つのシームレスなエコシステム内で。Atlas CloudはAIワークフローのすべての段階を接続し、DevPod、ファインチューニング、サーバーレス推論(専用エンドポイント)、ストレージを継続的なフィードバックループに統合。ツールの切り替えなし、断片化なし、完全なライフサイクルが動作中。
最新のNVIDIA GPU、B200、H100、H200、5090、4090、その他多くのGPUオプションにアクセス。モデルの複雑さにコンピューティング性能をマッチさせ、小規模な実験からエンタープライズワークロードまで自信を持ってスケール。
Atlas Cloudは、モデルライフサイクルのすべての段階を1つの継続的なフローに統合 — DevPod、ファインチューニング、サーバーレス推論、モデルAPI、ストレージ、イメージ管理 — すべて1つの統合GPUインフラストラクチャ上で。
SSHとJupyterを使用したインタラクティブGPU開発;即座に開発を開始できるSSHまたはJupyter対応。
ベースモデル、データセット、GPUを選択して即座にファインチューニングを開始し、タスク精度を向上。
チューニング済みモデルをエンドポイントに変換;1,000ワーカーまで自動スケール;安全なHTTPエンドポイントを簡単に公開。
事前デプロイまたは自己デプロイされたすべてのモデルに統合APIでアクセスし、即座の推論と本番環境統合を実現。
すべてのモデルアセットとデータセット用の統合高速ストレージ、DevPod、ファインチューニング、推論間で共有され、自動スナップショット、クォータ制御、シームレスな復旧により作業をスムーズに維持。高スループットアクセス用に構築され、トレーニングワークロード中の一貫したパフォーマンスを保証。
GitHub Container Registry、Docker Hub、Quay、Harbor、プライベートリポジトリをサポートする統合コンテナイメージ管理システム。CUDA、PyTorch、TensorFlowを含む事前構築されたAI環境を含み、チームと個人開発者の両方にとってデプロイメントを簡素化。
よりスマートで高速、スケーラブルなAI開発を強化。
オンデマンドGPU割り当てで使用した分だけを支払い、アイドル容量と全体的なコンピューティングコストを削減。Atlasはクラスター全体で利用率を最適化し、業界最高レベルの価格で最高レベルのパフォーマンスを提供。
オールインワンプラットフォームは、モデル開発からデプロイメントまでのすべてのステップを接続。開発者は、ツールを切り替えることなくAIワークロードを構築、ファインチューニング、起動でき、反復サイクルを劇的に加速。
複数のNVIDIA GPUタイプとリソース構成から選択し、あらゆる規模のプロジェクトに適合。小規模チームの実験であれ、本番環境AIを実行するエンタープライズであれ、Atlasは容易に適応。
事前構築された環境、直感的なインターフェース、すぐにデプロイ可能なテンプレートにより、セットアップが高速で簡単に。新しいユーザーでも、複雑な設定なしに数分で大規模なトレーニングや推論を開始できます。
あなたのクラウドGPUワークスペース

トップAI企業出身の強力なエンジニアリングチーム。

Dell、HPE、Supermicroなどの支援を受けています。

すべてのレベルでSOC 2とHIPAAに準拠。
専門的な見積もりやテクニカルサポートが必要な場合、喜んでお手伝いいたします。メッセージをお残しいただければ、できるだけ早くご連絡いたします。