Die neuesten Integración de PyTorch-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten Integración de PyTorch-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Integración de PyTorch

  • KI-Entwicklungsplattform für Prototyping, Training und Einsatz.
    0
    0
    Was ist Lightning AI?
    Lightning AI ist eine umfassende Plattform, die Ihre Lieblingstools für maschinelles Lernen in eine kohärente Oberfläche integriert. Sie unterstützt den gesamten KI-Entwicklungszyklus, einschließlich Datenvorbereitung, Modelltraining, Skalierung und Bereitstellung. Entwickelt von den Machern von PyTorch Lightning, bietet diese Plattform robuste Möglichkeiten für kollaboratives Codieren, nahtloses Prototyping, skalierbares Training und müheloses Bereitstellen von KI-Modellen. Die cloudbasierte Benutzeroberfläche sorgt für null Einrichtung und ein reibungsloses Benutzererlebnis.
    Lightning AI Hauptfunktionen
    • Kollaborative Codierungsumgebung
    • Nahtloses Prototyping
    • Skalierbares Modelltraining
    • Müheloses Modell-Deployment
    • Cloud-Schnittstelle ohne Einrichtung
    Lightning AI Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Vorteile

    Vereinfacht die Entwicklung und Skalierung von KI-Modellen
    Unterstützt robuste Experimente und Visualisierung
    Beschleunigt den Workflow für KI-Forscher und Entwickler
    Lightning AI Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanYES
    Details zur kostenlosen ProbeversionKostenloses Stufenangebot beinhaltet 1 kostenloses aktives Studio mit 15 kostenlosen monatlichen Credits, was etwa 50 GPU-Stunden entspricht; Das kostenlose aktive Studio läuft 24/7 mit 4-stündigen Neustarts, keine Kreditkarte erforderlich
    PreismodellFreemium
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    AbrechnungsfrequenzMonatlich

    Details des Preisplans

    Kostenlos

    0 USD
    • 15 monatliche Lightning-Guthaben
    • 1 kostenloses aktives Studio, Neustarts alle 4 Stunden
    • Single-GPU-Studios (T4, L4, L40S)
    • Bis zu 2 gleichzeitige GPUs
    • Unbegrenzte Ausführung im Hintergrund
    • 32-Kern-CPU-Studios
    • Persistenter Speicher (50-GB-Limit)
    • Mehrspieler-Live-Zusammenarbeit
    • Community-Support über Discord

    Pro

    30 USD
    • 360 jährliche Lightning-Guthaben enthalten
    • 1 kostenloses aktives Studio, läuft 24/7
    • Multi-GPU-Studios (T4, L4, L40S)
    • Single-GPU A100, H100, H200s
    • Bis zu 6 gleichzeitige GPUs
    • 64-Kern-CPU-Studios
    • Persistenter Speicher (200-GB-Limit)
    • Verteilte Datenaufbereitung (bis zu 4 Maschinen)
    • Reservieren von Maschinen für Jobs
    • Community-Support über Discord

    Teams

    119 USD
    • 600 jährliche Lightning-Guthaben enthalten
    • Full-Node A100, H100, H200s
    • Multi-Node-Training
    • Bis zu 12 gleichzeitige GPUs
    • Nutzung über AWS Marketplace
    • 96-Kern-CPU-Studios
    • Persistenter Speicher (2-TB-Limit)
    • Echtzeit-Kostenkontrollen
    • Community-Support über Discord

    Enterprise

    USD
    • Full-Node B200s
    • Priorisierter GPU-Zugang (Lightning Cloud)
    • Unbegrenzte gleichzeitige GPUs
    • Verwendung Ihrer Cloud-Guthaben (AWS, GCP)
    • Bereitstellung in Ihrem eigenen VPC
    • Unbegrenztes Multi-Node-Training
    • Rollenbasierte Zugriffskontrollen
    • Enterprise AI Hub Add-on
    • SOC 2 (Typ 2) Compliance
    • SAML/SSO
    • Benutzerdefinierte Ressourcen-Tagging
    • Eigene Images verwenden
    • 99,95 % Betriebszeit SLA
    • Dedizierter Slack-Support-Kanal
    • Dedizierter Machine Learning Engineer
    Rabatt:Pro-Plan: 40 % Rabatt (30 $/Monat jährlich abgerechnet); Teams-Plan: 15 % Rabatt (119 $/Benutzer/Monat jährlich abgerechnet)
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://lightning.ai
  • NeuralABM trainiert auf neuronalen Netzwerken basierende Agenten, um komplexe Verhaltensweisen und Umgebungen in agentenbasierten Modellierungsszenarien zu simulieren.
    0
    0
    Was ist NeuralABM?
    NeuralABM ist eine Open-Source-Bibliothek in Python, die PyTorch nutzt, um neuronale Netze in das agentenbasierte Modellieren zu integrieren. Benutzer können Agentenarchitekturen als neuronale Module spezifizieren, die Umgebungsdynamik definieren und das Verhalten der Agenten mit Rückpropagation über Simulationsschritte trainieren. Das Framework unterstützt benutzerdefinierte Belohnungssignale, Curriculum-Lernen und synchrone oder asynchrone Updates, um emergente Phänomene zu untersuchen. Mit Utilities für Logging, Visualisierung und Datensatzexport können Forscher und Entwickler die Agentenleistung analysieren, Modelle debuggen und Simulationen optimieren. NeuralABM vereinfacht die Verbindung von Reinforcement Learning mit ABM für Anwendungen in Sozialwissenschaften, Wirtschaft, Robotik und KI-gesteuertes NPC-Verhalten in Spielen. Es bietet modulare Komponenten für die Umgebungsanpassung, unterstützt Multi-Agenten-Interaktionen und Hooks zur Integration externer Datensätze oder APIs für reale Simulationen. Das offene Design fördert Reproduzierbarkeit und Zusammenarbeit durch klare Versuchsparameter und Versionskontrollintegration.
Ausgewählt