Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra. # Déployez une ferme CUDA Deadline Cloud avec CloudFormation Le CloudFormation modèle [cuda\_farm](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/cloudformation/farm_templates/cuda_farm) déploie une ferme Deadline Cloud que vous pouvez utiliser pour exécuter des tâches CUDA. La configuration par défaut inclut une file d'attente pour les tâches CUDA, une deuxième file d'attente pour la création de packages conda et une CUDA-capable flotte. Ce modèle spécialise le [Déployez une ferme Deadline Cloud de démarrage avec CloudFormation](examples-cfn-starter-farm.md) modèle pour le cas d'utilisation de CUDA : + La `CondaChannels` valeur par défaut est`deadline-cloud conda-forge`, ce qui rend disponibles les compilateurs CUDA, les frameworks et les applications comme COLMAP. PyTorch + La flotte Linux CUDA est requise, et les flottes de processeurs Windows et Linux sont supprimées. Ce modèle fournit l'infrastructure dont les offres [Entraînez des éclaboussures gaussiennes en 3D à partir d'une vidéo sur Deadline Cloud](examples-jb-gaussian-splatting.md) et les offres [Comparez les LLM avec vLLM et lm-evaluation-harness sur Deadline Cloud](examples-jb-vllm-leaderboard.md) d'emploi ont besoin.