Inférence IA : vision, audio et embeddings
Faites correspondre la forme d'entrée, le lot, le prétraitement et la latence p95, puis comparez le coût par prédiction acceptée.
Bon ajustement · RTX 4090 · L4 · L40S
Explorer l'architectureSolutions de charge de travail
Le bon modèle de calcul pour chaque travail IA.
Choisissez l'infrastructure en fonction du comportement de la charge de travail, pas du vocabulaire du fournisseur. GPURento garde le chemin entre les expériences, les travaux planifiés et le trafic de production intentionnellement court.
Entraînement IA : vision et multimodal
Dimensionnez les entrées, les activations, le débit du chargeur de données et les checkpoints avant de comparer le coût par exécution acceptée.
Bon ajustement · A100 · H100 · B200
Explorer l'architectureAgents IA
Combinez des appels de modèles rapides, des workers avec état persistants et des environnements d'outils isolés sous une seule couche de coûts et de politiques.
Bon ajustement · L4 · L40S · H100
Explorer l'architectureImage et vidéo
Planifiez les pipelines ComfyUI, diffusion et vidéo en fonction de la VRAM de pointe, du stockage de modèles persistant et du coût par sortie acceptée.
Bon ajustement · RTX 5090 · L40S · H100
Explorer l'architectureRecherche et HPC
Lancez des environnements reproductibles pour la simulation, le traitement par lots et les expériences distribuées, puis exportez chaque métrique.
Bon ajustement · A100 · H200 · B200
Explorer l'architectureMigration cloud
Importez des images OCI, recréez des volumes, validez la parité des benchmarks et déplacez le trafic par étapes depuis un autre fournisseur de GPU.
Bon ajustement · Tout GPU NVIDIA compatible
Explorer l'architectureSpécialistes des modèles de langage
Entraînement LLM
État des paramètres, FSDP ou ZeRO, topologie et temps de checkpoint.
Ouvrir le guide spécialiséInférence LLM
Poids, cache KV, contexte, TTFT, p95 et coût par million de tokens.
Ouvrir le guide spécialiséRéglage fin LLM
Compromis de mémoire et de coût pour LoRA, QLoRA et le réglage complet.
Ouvrir le guide spécialiséGuide de décision
Instance, endpoint ou cluster ?
01
Instance GPU
Vous avez besoin d'un accès shell, d'un notebook, d'un travail de longue durée ou d'un contrôle complet de l'environnement.
02
Point de terminaison serverless
Le trafic est piloté par les requêtes, variable ou en rafales et vous voulez que les workers évoluent automatiquement.
03
Cluster GPU
Un nœud ne suffit plus et la communication entre les workers détermine le temps de résultat.
Vous ne savez pas par où commencer ?
Apportez le modèle, la forme du trafic et l'objectif de latence.
Adéquation de la charge de travailFiltre VRAMModèle de coût