Lepton AI: Cloud-native KI-Plattform mit kostenloser Bereitstellung von KI-Modellen mit begrenzter GPU-Rate

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

1. 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.
2. 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.
3. Auswahl von ComputerressourcenIn den Projekteinstellungen wählen Sie die erforderlichen Rechenressourcen aus, einschließlich Typ und Anzahl der GPUs.
4. Modell hochladenIn "Model Management" klicken Sie auf "Upload Model" und wählen die lokale Modelldatei zum Hochladen aus.
5. Konfiguration der UmgebungIn "Environment Configuration" wählen Sie die gewünschte Laufzeitumgebung und die Abhängigkeitspakete aus.
6. BereitstellungsmodellKlicken Sie auf "Bereitstellen". Das System wird das Modell automatisch bereitstellen und die API-Schnittstelle generieren.
7. Aufrufen der APIIn "API-Dokumentation" können Sie die generierte API-Schnittstellendokumentation einsehen und das mitgelieferte API-Aufrufmodell zur Argumentation verwenden.

Arbeitsablauf

1. ModellschulungModelltraining wird lokal mit Python durchgeführt, um sicherzustellen, dass das Modell die erwartete Leistung erbringt.
2. ModellversucheModellprüfungen vor Ort durchführen, um die Genauigkeit und Stabilität des Modells zu überprüfen.
3. Modell UploadUpload der trainierten Modelle auf die Lepton AI-Plattform zur Online-Bereitstellung.
4. Umgebung KonfigurationKonfigurieren Sie die Laufzeitumgebung und die Abhängigkeitspakete entsprechend den Modellanforderungen, um sicherzustellen, dass das Modell ordnungsgemäß läuft.
5. API-AufrufDie generierte API-Schnittstelle kann verwendet werden, um das Modell zur Inferenz in der Anwendung aufzurufen und die Ergebnisse in Echtzeit zu erhalten.
6. Überwachung und WartungAuf der Seite "Monitor" können Sie den Betriebsstatus und die Leistungsindikatoren des Modells für eine rechtzeitige Wartung und Optimierung einsehen.