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डिप्लॉयमेंट कॉन्फ़िगर करें
टेम्पलेट चुनें या अपनी कंटेनर इमेज दें। GPU, क्षेत्र और अधिकतम कीमत जैसे ज़रूरी संसाधन तय करके अनुरोध नेटवर्क पर भेजें।
Llama 3.1 70BAI
H200H100A100
ओपनक्लाउडAIकीअगलीसीमाकेलिए
कम लागत में वैश्विक GPU क्षमता का उपयोग करें।
शुरू करें
मशीन लर्निंग वर्कलोड के लिए उच्च प्रदर्शन वाले GPU तुरंत किराये पर लें। जटिल इंफ्रास्ट्रक्चर सेटअप के बिना मॉडल ट्रेनिंग, फाइन-ट्यूनिंग और इनफरेंस के लिए पहले से कॉन्फ़िगर वातावरण शुरू करें।
LatNet शुरू करें
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LatNet पर AI को तेज करें
मशीन लर्निंग वर्कलोड के लिए उच्च प्रदर्शन वाले GPU तुरंत किराये पर लें। जटिल इंफ्रास्ट्रक्चर सेटअप के बिना मॉडल ट्रेनिंग, फाइन-ट्यूनिंग और इनफरेंस के लिए पहले से कॉन्फ़िगर वातावरण शुरू करें।
LatNet शुरू करेंLatNet कंसोल पर डिप्लॉय करें
अपने Docker कंटेनर को स्वतंत्र क्लाउड नेटवर्क पर माइग्रेट करें। पहले से बने टेम्पलेट या SDL कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल से स्वायत्त इंफ्रास्ट्रक्चर पर सीधे कंप्यूट शुरू करें।
अभी डिप्लॉय करें
कंप्यूट प्रदाता बनें
अपनी खाली सर्वर क्षमता से आय प्राप्त करें। GPU और CPU हार्डवेयर को वैश्विक नेटवर्क पर सूचीबद्ध करने और एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट से स्वतः आय पाने के लिए हमारा प्रदाता सॉफ़्टवेयर चलाएँ।
प्रदाता बनें
दक्षता का अंतर
बाज़ार आधारित कीमत बनाम पारंपरिक अतिरिक्त शुल्क।
GPU मॉडल चुनें
1
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अंतर क्यों है? पारंपरिक प्रदाता अपने कॉर्पोरेट मार्जिन बचाने के लिए स्थिर दरें तय करते हैं। LatNet की कीमत वैश्विक रिवर्स नीलामी से तय होती है, जिससे हार्डवेयर का अधिकतम उपयोग होता है। आप प्रदाता के अतिरिक्त खर्च के लिए नहीं, वास्तविक कंप्यूट के लिए भुगतान करते हैं।
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यह कैसे काम करता है
कॉन्फ़िगरेशन से सक्रिय वर्कलोड तक कुछ ही सेकंड में पहुँचें।
AI के लिए सुपरक्लाउड
सीमित कंप्यूट के लिए अधिक भुगतान करना बंद करें। उच्च घनत्व वाले GPU के वैश्विक बाज़ार पर डिप्लॉय करें और अपनी इंजीनियरिंग क्षमता का अधिकतम उपयोग करें।
Docker नेटिव
रीफैक्टरिंग की ज़रूरत नहीं। जो कंटेनर में चलता है, वह LatNet पर चलता है। एप्लिकेशन कोड बदले बिना पारंपरिक प्रदाताओं से माइग्रेट करें।
3 गुना अधिक ट्रेनिंग
H100 की कीमत $1.33 प्रति घंटा है, जबकि AWS पर $3.93। 1 घंटे की कीमत में लगभग 3 घंटे का कंप्यूट पाएँ। कीमत पारदर्शी है और कोई छिपा शुल्क नहीं।
एक क्लिक टेम्पलेट
Llama 3, DeepSeek और Stable Diffusion के पहले से कॉन्फ़िगर वातावरण कुछ सेकंड में शुरू करें। 60 सेकंड से कम समय में कॉन्फ़िगरेशन से सक्रिय कंटेनर तक पहुँचें।
वैश्विक सिलिकॉन आपूर्ति
एंटरप्राइज H100 और A100 के साथ उच्च प्रदर्शन वाले उपभोक्ता RTX 5090 का उपयोग करें। एकल नोड इनफरेंस से बड़े जुड़े हुए ट्रेनिंग क्लस्टर तक माँग के अनुसार स्केल करें।
Ray वितरित क्लस्टर
मशीन लर्निंग वर्कलोड को तुरंत स्केल करें। जटिल मैन्युअल ऑर्केस्ट्रेशन के बिना बड़े मॉडल ट्रेन और फाइन-ट्यून करने के लिए मल्टी-नोड Ray क्लस्टर तैयार करें।
संचालन की स्वायत्तता
नेटवर्क रूटिंग और डेटा निवास पर पूरा नियंत्रण रखें। बंद स्वामित्व वाले तंत्र से हटकर एप्लिकेशन को एकल प्रदाता लॉक-इन और विक्रेता निर्भरता से सुरक्षित रखें।
Razer के लोकप्रिय AI को शक्ति
LatNet पर इनफरेंस
अपने वैश्विक AVA Mini अभियान को बढ़ाने के लिए Razer ने अपने ओपन सोर्स AIKit प्लेटफ़ॉर्म को LatNet के स्वतंत्र कंप्यूट नेटवर्क से जोड़ा। एक प्रबंधित एंडपॉइंट के पीछे वितरित उच्च प्रदर्शन वाले उपभोक्ता GPU जोड़कर टीम ने बिना मैन्युअल हस्तक्षेप के भरोसेमंद लचीला विस्तार हासिल किया।
$0.01प्रति जनरेट की गई इमेज
3.24sऔसत एंड-टू-एंड प्रतिक्रिया समय
15xकेंद्रीकृत API से कम इनफरेंस लागत
“AI का भविष्य केवल बेहतर मॉडल नहीं, बल्कि कुशल इंफ्रास्ट्रक्चर है। Razer AIKit के साथ कई उपयोग पहले से स्थानीय रूप से चलते हैं। LatNet से हम उन्हें विकेंद्रीकृत क्लाउड तक बढ़ाकर कुशलता से स्केल करते हैं।”
वैश्विक ग्रिड। बिना रुकावट।
उच्च उपलब्धता के लिए बनाए गए वैश्विक नेटवर्क का उपयोग करें। केंद्रीकृत क्लाउड एकल विफलता बिंदु पर निर्भर हैं, जबकि LatNet वितरित प्रोटोकॉल से वर्कलोड को स्वतंत्र और पूरे सिस्टम की विफलता के विरुद्ध मज़बूत रखता है।
62सक्रिय प्रदाता
14kvCPU
429GPU
86 TBमेमोरी
779 TBस्टोरेज
निर्माण शुरू करें
हमारे सेल्फ-सर्विस कंसोल से कंटेनरयुक्त AI वर्कलोड शुरू करें या हमारी टीम के साथ कस्टम एंटरप्राइज इंफ्रास्ट्रक्चर कॉन्फ़िगरेशन तय करें।