Lambda es una empresa estadounidense especializada en infraestructura de alto rendimiento para inteligencia artificial. Ofrece hardware y servicios en la nube diseñados específicamente para el entrenamiento, ajuste fino y despliegue de modelos de aprendizaje automático a gran escala, incluidos los modelos generativos. A diferencia de los proveedores de nube tradicionales, Lambda se enfoca exclusivamente en entornos optimizados con GPU para cargas de trabajo de deep learning.

Su público principal incluye investigadores en IA, startups y equipos empresariales. Lambda ofrece tanto clusters de GPU en la nube como soluciones de hardware local. Su oferta incluye instancias GPU, estaciones de trabajo, servidores, herramientas de orquestación de clusters y compatibilidad con los principales frameworks de machine learning. Es utilizada para casos como entrenamiento de LLMs, visión por computadora, aprendizaje por refuerzo e inferencia a gran escala, con énfasis en la eficiencia de costos y velocidad de ejecución.

¿Cuáles son las principales funcionalidades de Lambda?

Nube GPU optimizada para deep learning

Lambda proporciona una plataforma en la nube basada en GPU diseñada específicamente para cargas de trabajo en IA:

• Acceso a GPUs NVIDIA de última generación (A100, H100, RTX 6000, entre otras).

• Instancias bajo demanda o reservadas, con tarifas por hora o por mes.

• Imágenes preconfiguradas con PyTorch, TensorFlow, CUDA, y más.

Esto permite iniciar entrenamientos de modelos rápidamente sin preocuparse por la infraestructura.

Hardware local para despliegue en empresas

Para quienes necesitan control local, Lambda ofrece estaciones de trabajo y servidores de deep learning:

• Modelos como Lambda Quad, Lambda Blade y Lambda Hyperplane.

• Listos para usar con los frameworks más populares de deep learning.

• Pueden funcionar de forma independiente o como parte de un cluster GPU.

Ideales para organizaciones con requisitos de privacidad de datos o cargas de trabajo constantes.

Soporte completo para entrenamiento, ajuste fino e inferencia

La infraestructura de Lambda está diseñada para cubrir todo el ciclo de desarrollo de modelos:

• Eficiente para preentrenamiento de LLMs, ajuste fino personalizado e inferencia escalable.

• Compatible con herramientas como Hugging Face, Weights & Biases y MLflow.

• Soporta entrenamiento distribuido con DeepSpeed, FSDP y Horovod.

Facilita el paso de la experimentación a la producción.

Herramientas de orquestación y gestión de clusters

Lambda proporciona herramientas para gestionar clusters multi-nodo con GPU:

• Incluye Lambda Stack (distribución basada en Ubuntu con bibliotecas de IA) y Lambda Cloud CLI.

• Soporta acceso remoto, automatización y entornos compartidos.

• Compatible con Docker, Kubernetes y otras tecnologías de contenedores.

Permite administrar infraestructura de IA de manera eficiente y escalable.

Alternativa rentable a las nubes de hyperscalers

Lambda se posiciona como una alternativa de bajo costo frente a los grandes proveedores cloud:

• Precios fijos y transparentes para instancias GPU.

• Buen rendimiento en tareas de entrenamiento e inferencia.

• Sin tarifas adicionales por entrada/salida de datos ni precios variables.

Una opción atractiva para equipos que necesitan potencia de cómputo sin costos excesivos.

¿Por qué elegir Lambda?

• Diseñada específicamente para IA: todo el ecosistema está pensado para cargas de trabajo de machine learning.

• Opciones de despliegue flexibles: en la nube, en local o combinadas.

• Cobertura completa del flujo de trabajo: desde el entrenamiento hasta la inferencia.

• Alto rendimiento a menor coste: acceso a GPUs de última generación sin tarifas infladas.

• Herramientas listas para desarrolladores: entornos preinstalados y APIs para una integración sencilla.