Lightning AI Anleitung
Lightning AI ist eine All-in-One-Plattform für die KI-Entwicklung, die das Codieren, Prototyping, Trainieren, Skalieren und Bereitstellen von KI-Modellen über einen Browser mit null Einrichtung ermöglicht.
Mehr anzeigenWie man Lightning AI verwendet
Registrieren Sie sich für ein kostenloses Konto: Erstellen Sie ein kostenloses Konto unter lightning.ai/sign-up. Verwenden Sie eine offizielle Unternehmens- oder .edu-E-Mail für die sofortige Verifizierung.
Zugriff auf Lightning AI Studio: Nach dem Einloggen haben Sie Zugriff auf die Lightning AI Studio Cloud-IDE-Umgebung.
Erstellen Sie ein neues Studio: Klicken Sie, um einen neuen Studio-Arbeitsbereich zu erstellen. Dies gibt Ihnen eine persistente Entwicklungsumgebung in der Cloud.
Wählen Sie Rechenressourcen: Wählen Sie die CPU/GPU-Konfiguration, die Sie für Ihr Studio wünschen. Sie erhalten 22 kostenlose GPU-Stunden pro Monat.
Beginnen Sie mit dem Codieren: Verwenden Sie den integrierten Code-Editor oder verbinden Sie Ihre lokale IDE. Die Umgebung ist vorkonfiguriert mit beliebten ML-Bibliotheken.
Daten hochladen: Laden Sie Ihre Datensätze in den persistenten Speicher des Studios hoch oder verbinden Sie sich mit Cloud-Speicher wie S3.
Modelle trainieren: Nutzen Sie die GPU-Ressourcen, um Ihre ML-Modelle zu trainieren. Sie können problemlos auf mehrere GPUs skalieren.
Apps bereitstellen: Verwenden Sie integrierte Tools wie Streamlit oder Gradio, um interaktive KI-Web-Apps und Demos zu erstellen.
Zusammenarbeiten: Laden Sie Teammitglieder in Ihr Studio ein, um in Echtzeit gemeinsam zu codieren.
Hochskalieren: Verwenden Sie das Lightning AI SDK, um benutzerdefinierte Workflows zu erstellen und bei Bedarf auf Tausende von GPUs zu skalieren.
Lightning AI FAQs
Lightning AI ist eine All-in-One-Plattform für die Entwicklung von KI, die es Benutzern ermöglicht, KI-Modelle und -Anwendungen zu codieren, Prototypen zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie wurde von dem Team hinter PyTorch Lightning erstellt und bietet eine cloudbasierte Umgebung für Machine-Learning-Projekte.
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