Lepton AI：GPU制限レートでのAIモデル展開を無償で提供するクラウドネイティブAIプラットフォーム

はじめに

Lepton AIは、効率的で信頼性が高く、使いやすいAIソリューションを開発者や企業に提供することに特化した、業界をリードするクラウドネイティブAIプラットフォームです。Lepton AIは、その強力なコンピューティング能力とユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて、複雑なAIプロジェクトにおける迅速な着地とスケーリングの実現を支援します。

機能一覧

• 効率的なコンピューティング大規模AIモデルの学習と推論をサポートする高性能コンピューティングリソースを提供。
• クラウド・ネイティブ・エクスペリエンスクラウドコンピューティング技術とのシームレスな統合により、AIアプリケーションの開発・導入プロセスを簡素化します。
• GPUインフラAIタスクの効率的な実行を保証するために、最高のGPUハードウェアサポートを提供します。
• 迅速な展開コンテナやKubernetesを学ぶことなくモデルを迅速にデプロイできるよう、ネイティブのPython開発をサポートします。
• 柔軟なAPIあらゆるアプリケーションでAIモデルを呼び出しやすくする、シンプルで柔軟なAPIを提供します。
• 水平展開大規模なワークロードを処理するための水平スケーリングをサポートしています。

ヘルプの使用

インストールと使用

1. アカウント登録Lepton AIウェブサイトにアクセスし、「登録」ボタンをクリックし、関連情報を入力して登録を完了します。
2. プロジェクトを作成するログイン後、"コントロールパネル "から "プロジェクトの作成 "をクリックし、プロジェクトの名前と説明を入力します。
3. コンピューティング・リソースの選択プロジェクトの設定で、GPUのタイプや数など、必要なコンピューティングリソースを選択します。
4. モデルのアップロードモデル管理 "で "モデルのアップロード "をクリックし、アップロードするローカルモデルファイルを選択します。
5. 設定環境環境設定」で、必要な実行環境と依存パッケージを選択します。
6. 配備モデルDeploy "をクリックすると、自動的にモデルがデプロイされ、APIインターフェースが生成されます。
7. APIの呼び出しAPI Documentation "では、生成されたAPIインターフェースのドキュメントを閲覧し、提供されたAPIコールモデルを推論に使用します。

ワークフロー

1. モデルトレーニングモデルのトレーニングはPythonを使用してローカルで行われ、モデルが期待通りに動作することを確認する。
2. モデルテストモデルの精度と安定性を検証するために、ローカルでモデルテストを行う。
3. モデルのアップロード学習済みモデルをLepton AIプラットフォームにアップロードし、オンライン展開する。
4. 環境設定モデルが適切に実行されるように、モデルの要件に従って実行環境と依存パッケージを設定します。
5. APIコール生成されたAPIインターフェースを使用して、アプリケーションで推論モデルを呼び出し、リアルタイムで結果を取得します。
6. モニタリングとメンテナンスMonitor "ページでは、メンテナンスと最適化をタイムリーに行うために、モデルの稼動状況や性能指標を見ることができます。

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