综合介绍
Lightning AI是一个全栈AI开发平台。该平台旨在简化AI应用程序的开发过程，从代码编写、原型设计、模型训练到部署和服务，全部可以在浏览器中完成，无需任何设置。Lightning AI为用户提供了一个高效、简洁的环境，使他们能够专注于业务逻辑和创新，而无需担心底层技术细节。
由PyTorch Lightning团队打造，提供无缝的协作环境、支持多节点训练、强大的云端GPU环境，还可以轻松部署AI应用。
功能列表
一体化的Lightning AI工作室环境
支持团队协作与实时调试
轻松横向扩展AI模型
支持多节点高效模型训练
随时可用的持久化GPU云环境
AI网络应用的一键部署
零环境设置，预置必需的工具链
完全自定义工作室环境
提供AI教育资源和实战指南
使用帮助
Lightning AI平台无需安装任何软件，只需在浏览器中访问Lightning AI官网即可开始使用。以下是详细的使用步骤：
- 注册与登录：访问官网后，点击右上角的“注册”按钮，填写相关信息完成注册。已有账号的用户可以直接登录。
- 创建项目：登录后，点击“创建项目”按钮，输入项目名称和描述，选择项目模板（如PyTorch Lightning），然后点击“创建”。
- 代码协作：在项目页面，点击“代码”标签，可以邀请团队成员协作编写代码。所有成员可以实时查看和编辑代码，支持版本控制。
- 原型设计：点击“原型”标签，可以快速创建和测试AI模型原型。平台提供了丰富的预训练模型和数据集，用户可以直接使用或进行微调。
- 模型训练：在“训练”标签下，用户可以配置训练参数并启动训练任务。平台支持多节点训练，用户可以选择不同的计算资源（如GPU）来加速训练过程。
- 模型部署：训练完成后，点击“部署”标签，可以选择部署方式（如云端或本地），填写相关配置后点击“部署”按钮。平台会自动完成部署过程。
- AI应用托管：部署完成后，用户可以在“应用”标签下管理和运行AI应用。平台提供了详细的监控和日志功能，帮助用户实时了解应用运行状态。
功能操作流程
- 代码协作：在项目页面，点击“代码”标签，选择需要编辑的文件，进行代码编写和修改。可以通过“邀请成员”按钮邀请团队成员协作。
- 原型设计：点击“原型”标签，选择预训练模型或上传自己的模型，配置数据集和训练参数，点击“开始训练”按钮。训练完成后，可以在“结果”标签下查看训练结果和模型性能。
- 模型训练：在“训练”标签下，选择训练脚本和数据集，配置训练参数（如学习率、批量大小等），选择计算资源（如GPU），点击“开始训练”按钮。训练过程中可以实时查看训练进度和日志。
- 模型部署：点击“部署”标签，选择部署方式（如云端或本地），填写相关配置（如服务器地址、端口等），点击“部署”按钮。部署完成后，可以在“应用”标签下查看和管理部署的AI应用。
- AI应用托管：在“应用”标签下，可以查看所有已部署的AI应用，点击应用名称可以查看详细信息和运行状态。可以通过“启动”按钮启动应用，通过“停止”按钮停止应用。
