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Infrastructure GPU haute performance pour les charges de travail ML et AI

Entraînez, affinez et diffusez les modèles plus rapidement grâce à un accès GPU flexible et économique, quel que soit le cloud.

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Pods versions table with status, deployed by, and recommendations columns showing various pod deployment statuses.

Déploiement de GPU multi-cloud/sur site

  • Lancez des charges de travail GPU sur AWS, Azure et GCP ou sur site
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Une expérience GPU sans effort

  • Travaillez avec des GPU comme vous travaillez avec des processeurs. Aucune modification de votre flux de travail de développement.
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Clusters list showing GCP, generic, Azure, and AWS clusters with nodes and versions.
Autopilot toggle switch and emotion classification workspace demos details.

Mise à l'échelle automatique rapide pour les charges de travail des GPU

  • Augmentez ou diminuez les ressources GPU en fonction de la demande, automatiquement.
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Tranchage temporel et MIG

  • Exécutez plusieurs tâches isolées sur un seul GPU à l'aide de NVIDIA MIG et du time slicing. Maximisez l'utilisation, minimisez les déchets.
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Apply Recommendation for prometheus helm with memory limit and request changes in code metadata section.
Cloud cost optimization recommendations for CPU and memory overprovisioning with potential monthly savings.

Arrêt intelligent au ralenti

  • Bloquez automatiquement les charges de travail GPU inutilisées grâce à des politiques d'inactivité personnalisées. Aucune intervention manuelle n'est nécessaire.
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Vaste gamme de GPU

  • Choisissez parmi les modèles H100, A100, T4 et plus encore, optimisés pour tout, des LLM à l'inférence légère.
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Table showing version and status of tasks with finished, failed, scheduled, terminated, and running labels.
Cost savings report showing 151 total activities and $679 monthly savings with various action recommendations.

Sécurisé et isolé

  • Chaque tâche GPU s'exécute dans un conteneur isolé et sécurisé.
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Prêt pour les entreprises

Vos données et modèles sont hébergés en toute sécurité dans votre infrastructure cloud ou sur site.

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Témoignages TrueFoundry rend votre équipe ML 10 fois plus rapide

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Deepanshi S.
Scientifique des données en chef
TrueFoundry simplifie le déploiement de modèles de machine learning complexes grâce à une interface utilisateur conviviale, libérant ainsi les data scientists des problèmes d'infrastructure. Il améliore l'efficacité, optimise les coûts et résout sans effort les défis DevOps, ce qui s'avère inestimable pour nous.
Matthieu Perrinel
Responsable du ML
Les économies de coûts informatiques que nous avons réalisées grâce à l'adoption de TrueFoundry étaient supérieures au coût du service (sans compter le temps et les maux de tête que cela nous permet d'économiser).
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TrueFoundry nous a permis de réduire de 40 à 50 % les coûts liés au cloud. La plupart des entreprises vous fournissent un outil et vous quittent, mais TrueFoundry nous a apporté un excellent soutien chaque fois que nous en avions besoin.
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Grâce à la plateforme TrueFoundry, nous avons pu réduire considérablement nos coûts liés au cloud. Nous avons pu passer facilement d'un système basé sur AMI à une architecture basée sur Docker-Kubernetes en quelques semaines.
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TrueFoundry a joué un rôle central dans nos cas d'utilisation de l'apprentissage automatique. Ils ont aidé notre équipe à tirer parti plus rapidement de l'apprentissage automatique.
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