Allgemeine Einführung
Lepton AI ist eine führende Cloud-native KI-Plattform, die Entwicklern und Unternehmen effiziente, zuverlässige und einfach zu nutzende KI-Lösungen bietet. Mit seinen leistungsstarken Rechenkapazitäten und seiner benutzerfreundlichen Oberfläche hilft Lepton AI seinen Nutzern bei der schnellen Landung und Skalierung von komplexen KI-Projekten.
Funktionsliste
- Effizientes RechnenBereitstellung hochleistungsfähiger Rechenressourcen für das Training und die Inferenz umfangreicher KI-Modelle.
- Cloud Native ErfahrungNahtlose Integration in die Cloud-Computing-Technologie zur Vereinfachung der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen.
- GPU-InfrastrukturBietet erstklassige GPU-Hardwareunterstützung, um eine effiziente Ausführung von KI-Aufgaben zu gewährleisten.
- Schneller EinsatzUnterstützt die native Python-Entwicklung für die schnelle Bereitstellung von Modellen, ohne dass Sie Container oder Kubernetes lernen müssen.
- Flexible APIBietet eine einfache und flexible API, die den Aufruf von KI-Modellen in jeder Anwendung erleichtert.
- Horizontale AusdehnungUnterstützt horizontale Skalierung zur Bewältigung umfangreicher Arbeitslasten.
Hilfe verwenden
Installation und Nutzung
- Registrieren Sie sich für ein KontoBesuchen Sie die Website von Lepton AI, klicken Sie auf die Schaltfläche "Registrieren" und geben Sie die erforderlichen Informationen ein, um Ihre Registrierung abzuschließen.
- Ein Projekt erstellenNach dem Einloggen gehen Sie auf "Systemsteuerung", klicken Sie auf "Projekt erstellen" und geben Sie den Namen und die Beschreibung des Projekts ein.
- Auswahl von ComputerressourcenIn den Projekteinstellungen wählen Sie die erforderlichen Rechenressourcen aus, einschließlich Typ und Anzahl der GPUs.
- Modell hochladenIn "Model Management" klicken Sie auf "Upload Model" und wählen die lokale Modelldatei aus, die Sie hochladen möchten.
- Konfiguration der UmgebungIn "Environment Configuration" wählen Sie die gewünschte Laufzeitumgebung und die Abhängigkeitspakete aus.
- BereitstellungsmodellKlicken Sie auf "Bereitstellen". Das System wird das Modell automatisch bereitstellen und die API-Schnittstelle generieren.
- Aufrufen der APIIn "API-Dokumentation" können Sie die generierte API-Schnittstellendokumentation einsehen und das mitgelieferte API-Aufrufmodell zur Argumentation verwenden.
Arbeitsablauf
- ModellschulungDas Training des Modells wird lokal mit Python durchgeführt, um sicherzustellen, dass das Modell die erwartete Leistung erbringt.
- ModellversucheModellprüfungen vor Ort durchführen, um die Genauigkeit und Stabilität des Modells zu überprüfen.
- Modell UploadUpload der trainierten Modelle auf die Lepton AI-Plattform zur Online-Bereitstellung.
- Umgebung KonfigurationKonfigurieren Sie die Laufzeitumgebung und die Abhängigkeitspakete entsprechend den Modellanforderungen, um sicherzustellen, dass das Modell ordnungsgemäß läuft.
- API-AufrufDie generierte API-Schnittstelle kann verwendet werden, um das Modell zur Inferenz in der Anwendung aufzurufen und die Ergebnisse in Echtzeit zu erhalten.
- Überwachung und WartungAuf der Seite "Monitor" können Sie den Betriebsstatus und die Leistungsindikatoren des Modells für eine rechtzeitige Wartung und Optimierung einsehen.