Servidores dedicados para Deep Learning

About Deep learning server

Execuções de fine-tuning e treinamento de deep learning de pequeno a médio porte não precisam de um cluster H100 — uma máquina RTX PRO Blackwell bem especificada lida com a maioria dos fine-tunes LoRA / QLoRA, loops de RL, treinamento de visão computacional e ajuste de modelos de difusão por uma fração do custo.

No RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB VRAM), cargas de trabalho típicas: fine-tune completo de Llama 3 8B (batch 32, LoRA rank 64) em 4-8 horas por época em datasets modestos; treinamento SDXL LoRA em 20-40 min; treinamento YOLO v10 em datasets de escala COCO em 6-12 horas. O RTX PRO 4500 (32 GB) lida com modelos menores — fine-tune de 3-7B, treinamento ViT, até treinamento completo de SD 1.5.

Ambiente: Ubuntu 22.04 + CUDA 12.4, cuDNN 9, PyTorch 2.x, JAX, HuggingFace, DeepSpeed, Accelerate, bitsandbytes, xFormers, Flash Attention pré-instalados. Docker + NVIDIA Container Toolkit prontos. Jupyter Lab + acesso SSH incluídos.

Para treinamento multi-GPU (paralelismo de dados / modelo / pipeline), construímos máquinas GPU personalizadas de 2×/4×/8× com NVLink onde suportado. Envie seu script de treinamento e nós especificaremos a máquina.