Lightning: plataforma de recursos em nuvem de desenvolvimento de IA em um só lugar para facilitar a implementação de aplicativos de IA

Introdução geral

O Lightning AI é uma plataforma de desenvolvimento de IA de pilha completa. A plataforma foi projetada para simplificar o processo de desenvolvimento de aplicativos de IA, desde a criação de códigos, prototipagem, treinamento de modelos, até a implementação e a veiculação, tudo no navegador, sem necessidade de configuração. O Lightning AI oferece aos usuários um ambiente eficiente e conciso que permite que eles se concentrem na lógica e na inovação dos negócios sem se preocupar com os detalhes técnicos subjacentes.

Criado pela equipe do PyTorch Lightning, ele oferece um ambiente colaborativo perfeito, suporte para treinamento com vários nós, um ambiente avançado de GPU baseado em nuvem e a capacidade de implementar facilmente aplicativos de IA.

Lista de funções

Ambiente de estúdio Lightning AI tudo em um
Oferece suporte à colaboração em equipe e à depuração em tempo real
Dimensione facilmente os modelos de IA horizontalmente
Oferece suporte ao treinamento eficiente de modelos com vários nós
Ambiente de nuvem de GPU persistente pronto para uso
Implementação de aplicativos da Web de IA com um clique
Configuração de ambiente zero, pré-configurada com a cadeia de ferramentas necessária
Ambiente de estúdio totalmente personalizável
Fornecimento de recursos educacionais e guias práticos de IA

Usando a Ajuda

A plataforma Lightning AI não requer a instalação de nenhum software, basta acessar o site do Lightning AI em seu navegador para começar. Abaixo estão as etapas detalhadas para usá-la:

1. Registro e loginDepois de visitar o site oficial, clique no botão "Register" (Registrar) no canto superior direito e preencha as informações relevantes para concluir o registro. Se você já tiver uma conta, poderá fazer login diretamente.
2. Criar um projetoApós fazer login, clique no botão "Create Project" (Criar projeto), insira um nome e uma descrição do projeto, selecione um modelo de projeto (por exemplo, PyTorch Lightning) e clique em "Create" (Criar).
3. colaboração de códigoNa página do projeto, clique na guia "Code" (Código) para convidar os membros da equipe a colaborar na criação do código. Todos os membros podem visualizar e editar o código em tempo real, e há suporte para o controle de versão.
4. prototipagemClique na guia "Prototype" (Protótipo) para criar e testar rapidamente protótipos de modelos de IA. A plataforma oferece um rico conjunto de modelos e conjuntos de dados pré-treinados que podem ser usados ou ajustados diretamente.
5. treinamento de modelosNa guia "Training" (Treinamento), os usuários podem configurar os parâmetros de treinamento e iniciar as tarefas de treinamento. A plataforma é compatível com treinamento em vários nós, e os usuários podem escolher diferentes recursos de computação (por exemplo, GPU) para acelerar o processo de treinamento.
6. Implementação do modeloApós a conclusão do treinamento, clique na guia "Deployment" (Implantação), você pode escolher o método de implantação (por exemplo, nuvem ou local), preencher as configurações relevantes e clicar no botão "Deploy" (Implantar). A plataforma concluirá automaticamente o processo de implementação.
7. Hospedagem de aplicativos de IAUma vez implantados, os usuários podem gerenciar e executar aplicativos de IA na guia "Aplicativos". A plataforma oferece funções detalhadas de monitoramento e registro para ajudar os usuários a entender o status de execução do aplicativo em tempo real.

Função Fluxo de operação

1. colaboração de códigoNa página do projeto, clique na guia "Code" (Código), selecione o arquivo que deseja editar e, em seguida, escreva e modifique o código. Você pode convidar membros da equipe para colaborar com você por meio do botão "Invite Members" (Convidar membros).
2. prototipagemClique na guia "Prototype" (Protótipo), selecione o modelo pré-treinado ou carregue seu próprio modelo, configure o conjunto de dados e os parâmetros de treinamento e clique no botão "Start Training" (Iniciar treinamento). Após a conclusão do treinamento, você poderá visualizar os resultados do treinamento e o desempenho do modelo na guia "Results" (Resultados).
3. treinamento de modelosNa guia "Training" (Treinamento), selecione o script de treinamento e o conjunto de dados, configure os parâmetros de treinamento (por exemplo, taxa de aprendizado, tamanho do lote etc.), selecione os recursos computacionais (por exemplo, GPU) e clique no botão "Start Training" (Iniciar treinamento). Durante o processo de treinamento, é possível visualizar o progresso do treinamento e os registros em tempo real.
4. Implementação do modeloClique na guia "Deployment" (Implantação), selecione o método de implantação (por exemplo, nuvem ou local), preencha as configurações relevantes (por exemplo, endereço do servidor, porta etc.) e clique no botão "Deploy" (Implantar). Depois que a implementação for concluída, você poderá visualizar e gerenciar o aplicativo de IA implementado na guia "Application" (Aplicativo).
5. Hospedagem de aplicativos de IANa guia "Applications" (Aplicativos), você pode ver todos os aplicativos de IA implantados e clicar no nome do aplicativo para ver informações detalhadas e o status de execução. Você pode iniciar o aplicativo com o botão "Start" e interrompê-lo com o botão "Stop".

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