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Data Science & ML Ops

Machine Learning
Infrastructure

Acelere o ciclo de vida dos seus modelos. Da exploração de dados ao treinamento em escala, entregamos a performance que sua equipe de Data Science exige.

PyTorch TensorFlow Scikit-learn Keras XGBoost
10.6 PFLOPS
900GB/s Mem. BW
PCIe 5.0 Gen. Bus
Provisionar Cluster Ver Soluções
End-to-End

Otimizado para todo o Pipeline

Infraestrutura que acompanha sua jornada de dados

Preparação de Dados

CPUs de múltiplos núcleos e storage NVMe de altíssima velocidade para ETL e pré-processamento massivo.

Treinamento Intensivo

GPUs NVIDIA A100 e H100 que reduzem o tempo de treinamento de semanas para horas.

Monitoramento & MLOps

Suporte nativo para ferramentas de monitoramento de deriva de modelo e gestão de experimentos.

Distribuição em Escala

Clusters interconectados para treinamento distribuído (DDP) sem gargalos de rede.

train_resnet50.ipynb
import torch
model = models.resnet50(pretrained=True)
# Training on NVIDIA A100...
Epoch 1/50: loss=0.042

Ambientes Prontos para Ciência

Não perca tempo configurando drivers e bibliotecas. Entregamos seu ambiente pronto para rodar.

  • JupyterLab & VS Code Server pré-instalados.
  • Ambientes Conda e Docker otimizados.
  • Integração com S3 para Data Lakes.

Dimensionar minha Infraestrutura

Preencha os dados abaixo e receba uma análise técnica da melhor configuração de GPU e CPU para seu projeto.

FAQ Técnico

Perguntas Frequentes

Para treinamento, priorizamos GPUs com alta capacidade de memória e interconexão rápida (NVLink). Recomendamos CPUs com muitas threads para pré-processamento de dados e storage NVMe para evitar gargalos de I/O.
Sim. Podemos entregar instâncias pré-configuradas com JupyterLab, VS Code Remote e ambientes Conda isolados, permitindo que seus cientistas de dados comecem a trabalhar instantaneamente.
Oferecemos clusters de GPUs interconectados via rede de 100Gbps, permitindo treinamento distribuído. Para datasets massivos, integramos nosso Object Storage S3 para um Data Lake performante.
MLOps é a união de ML e DevOps. Ajudamos a implementar pipelines automatizados usando ferramentas como Kubeflow ou MLflow, garantindo que seu modelo vá da pesquisa para produção com segurança.