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Integración de PyTorch

  • Plataforma de desarrollo de IA para prototipado, capacitación y implementación.
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    ¿Qué es Lightning AI?
    Lightning AI es una plataforma integral que integra sus herramientas favoritas de aprendizaje automático en una interfaz cohesiva. Admite todo el ciclo de vida del desarrollo de IA, incluida la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, la escalabilidad y la implementación. Diseñada por los creadores de PyTorch Lightning, esta plataforma proporciona capacidades robustas para codificación colaborativa, prototipado fluido, entrenamiento escalable y servicio sin esfuerzo de modelos de IA. La interfaz basada en la nube garantiza cero configuración y una experiencia de usuario fluida.
    Características principales de Lightning AI
    • Entorno de codificación colaborativa
    • Prototipado fluido
    • Entrenamiento de modelos escalables
    • Despliegue de modelos sin esfuerzo
    • Interfaz en la nube sin configuración
    Pros y Contras de Lightning AI

    Desventajas

    Ventajas

    Simplifica el desarrollo y escalado de modelos de IA
    Soporta una experimentación y visualización robustas
    Acelera el flujo de trabajo para investigadores y desarrolladores de IA
    Precios de Lightning AI
    Cuenta con plan gratuitoYES
    Detalles de la prueba gratuitaEl nivel gratuito incluye 1 Studio activo gratuito con 15 créditos mensuales gratuitos equivalentes a ~50 horas GPU; el Studio activo gratuito funciona 24/7 con reinicios cada 4 horas, no se requiere tarjeta de crédito
    Modelo de preciosFreemium
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturaciónMensual

    Detalles del plan de precios

    Gratis

    0 USD
    • 15 créditos mensuales de Lightning
    • 1 Studio activo gratuito, reinicios cada 4 horas
    • Studios con GPU única (T4, L4, L40S)
    • Hasta 2 GPUs concurrentes
    • Ejecución en segundo plano ilimitada
    • Studios con CPU de 32 núcleos
    • Almacenamiento persistente (límite de 50 GB)
    • Colaboración en vivo multijugador
    • Soporte comunitario vía Discord

    Pro

    30 USD
    • 360 créditos anuales de Lightning incluidos
    • 1 Studio activo gratuito, funciona 24/7
    • Studios con múltiples GPUs (T4, L4, L40S)
    • GPU única A100, H100, H200s
    • Hasta 6 GPUs concurrentes
    • Studios con CPU de 64 núcleos
    • Almacenamiento persistente (límite de 200 GB)
    • Preparación de datos distribuida (hasta 4 máquinas)
    • Reserva de máquinas para trabajos
    • Soporte comunitario vía Discord

    Equipos

    119 USD
    • 600 créditos anuales de Lightning incluidos
    • Nodo completo A100, H100, H200s
    • Entrenamiento multinodo
    • Hasta 12 GPUs concurrentes
    • Uso a través del marketplace de AWS
    • Studios con CPU de 96 núcleos
    • Almacenamiento persistente (límite de 2 TB)
    • Controles de costos en tiempo real
    • Soporte comunitario vía Discord

    Enterprise

    USD
    • Nodos completos B200s
    • Acceso prioritario a GPU (Lightning Cloud)
    • GPUs concurrentes ilimitadas
    • Uso de sus créditos en la nube (AWS, GCP)
    • Implementación en su propia VPC
    • Entrenamiento multinodo ilimitado
    • Controles de acceso basados en roles
    • Complemento Enterprise AI Hub
    • Cumplimiento SOC 2 (tipo 2)
    • SAML/SSO
    • Etiquetado personalizado de recursos
    • Use sus propias imágenes
    • SLA de 99.95% de tiempo de actividad
    • Canal de soporte dedicado en Slack
    • Ingeniero de aprendizaje automático dedicado
    Descuento:Plan Pro: 40% de descuento ($30/mes facturado anualmente); Plan Equipos: 15% de descuento ($119/usuario/mes facturado anualmente)
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://lightning.ai
  • NeuralABM entrena agentes impulsados por redes neuronales para simular comportamientos y entornos complejos en escenarios de modelado basado en agentes.
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    ¿Qué es NeuralABM?
    NeuralABM es una biblioteca de código abierto en Python que aprovecha PyTorch para integrar redes neuronales en el modelado basado en agentes. Los usuarios pueden especificar arquitecturas de agentes como módulos neuronales, definir dinámicas del entorno y entrenar comportamientos de agentes mediante retropropagación en pasos de simulación. El framework soporta señales de recompensa personalizadas, aprendizaje por currículo y actualizaciones síncronas o asíncronas, permitiendo estudiar fenómenos emergentes. Con utilidades para registro, visualización y exportación de conjuntos de datos, investigadores y desarrolladores pueden analizar el rendimiento de los agentes, depurar modelos y iterar en el diseño de simulaciones. NeuralABM simplifica la combinación de aprendizaje por refuerzo con ABM para aplicaciones en ciencias sociales, economía, robótica y comportamientos de NPC en juegos impulsados por IA. Ofrece componentes modulares para personalizar entornos, soporta interacciones multi-agente y proporciona hooks para integrar conjuntos de datos externos o API en simulaciones del mundo real. El diseño abierto fomenta la reproducibilidad y colaboración mediante una configuración clara de experimentos y la integración con control de versiones.
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