Lambda est une entreprise américaine spécialisée dans l’infrastructure pour l’intelligence artificielle, offrant du matériel haute performance et des services cloud dédiés à l’entraînement, l’ajustement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique à grande échelle, y compris les modèles génératifs. Contrairement aux fournisseurs cloud généralistes, Lambda se concentre exclusivement sur des environnements optimisés par GPU, conçus pour les charges de travail en deep learning.

Lambda s’adresse aux chercheurs en IA, startups et équipes en entreprise. Elle propose à la fois des clusters GPU dans le cloud et des solutions matérielles sur site. Son offre comprend des instances GPU à la demande, des stations de travail, des serveurs de calcul, des outils d’orchestration de clusters, ainsi qu’une compatibilité avec les principaux frameworks de machine learning. Lambda est utilisée pour des cas comme l’entraînement de LLM, la vision par ordinateur, l’apprentissage par renforcement et l’inférence à grande échelle, avec un accent sur la vitesse et la maîtrise des coûts.

Quelles sont les principales fonctionnalités de Lambda ?

Cloud GPU optimisé pour le deep learning

Lambda propose une plateforme cloud spécialisée dans les charges de travail IA :

• Accès à des GPU NVIDIA performants (A100, H100, RTX 6000, etc.).

• Instances à la demande ou réservées, facturées à l’heure ou au mois.

• Images préconfigurées avec PyTorch, TensorFlow, CUDA, et autres bibliothèques.

Cela permet de lancer rapidement des entraînements de modèles sans gestion complexe d’infrastructure.

Matériel sur site pour les équipes IA en entreprise

Pour les organisations préférant un déploiement local, Lambda fournit des stations de travail et serveurs dédiés au deep learning :

• Produits comme Lambda Quad, Lambda Blade et Lambda Hyperplane.

• Compatibles avec les principaux frameworks d’apprentissage profond.

• Utilisables individuellement ou en cluster GPU à grande échelle.

Idéal pour les institutions soumises à des contraintes de confidentialité ou ayant des besoins de calcul permanents.

Support pour entraînement, fine-tuning et inférence

L’infrastructure Lambda est conçue pour toutes les phases du développement IA :

• Performante pour l’entraînement de grands modèles, le fine-tuning personnalisé et l’inférence en production.

• Intégration avec des outils comme Hugging Face, Weights & Biases, MLflow.

• Compatible avec l’entraînement distribué via DeepSpeed, FSDP et Horovod.

Une solution complète pour accélérer le cycle de développement des équipes IA.

Outils d’orchestration et gestion de clusters

Lambda fournit des outils pour gérer et orchestrer des clusters GPU multi-nœuds :

• Comprend Lambda Stack (distribution Ubuntu avec les bibliothèques IA) et Lambda Cloud CLI.

• Permet l’accès distant, la gestion partagée des ressources et l’automatisation des déploiements.

• Intégration avec Docker, Kubernetes et autres outils de conteneurisation.

Ces outils simplifient la gestion d’infrastructures IA à l’échelle.

Alternative économique aux clouds hyperscale

Lambda se positionne comme une option plus abordable que les grands fournisseurs cloud :

• Tarification claire et fixe pour les instances GPU.

• Bonnes performances pour les tâches d’entraînement et d’inférence.

• Pas de frais supplémentaires pour le transfert de données ni de tarification préemptible.

Une solution avantageuse pour les équipes devant optimiser les coûts sur des projets gourmands en calcul.

Pourquoi choisir Lambda ?

• Spécialement conçu pour l’IA : tous les produits sont pensés pour les charges de travail machine learning.

• Déploiement flexible : cloud, local ou hybride selon les besoins.

• Support de bout en bout : adapté à toutes les étapes du cycle de vie des modèles IA.

• GPU performants à moindre coût : accès aux dernières cartes NVIDIA sans surcoût des hyperscalers.

• Environnement prêt à l’emploi : outils préinstallés et API pour une intégration fluide.