Команда разработчиков PyTorch Lightning представила новый продукт в области облачных сервисов – Lightning Studio. Этот инструмент призван обеспечить разработчиков всем необходимым для эффективного проектирования и тестирования моделей машинного обучения в одном месте. Представляя свой продукт, его создатели акцентируют внимание на простоте использования и высокой производительности, что делает его аналогичным по удобству по сравнению с аналогами.
Одной из ключевых особенностей Lightning Studio является значительное сокращение времени на разработку за счёт возможности перевода обработки данных с процессоров на видеокарты. Заявленное увеличение производительности достигает 60 %, а снижение времени на разработку — до 80%.
Платформа Lightning Studio упрощает интеграцию изменений и содействует плавному переходу от использования CPU к GPU без дополнительных настроек, позволяя работать сразу через браузер или интегрировать привычные инструменты вроде VSCode или PyCharm.
Инновация не обходит стороной и вопрос обмена и демонстрации результатов: Lightning Studio предлагает решения для публикации ИИ-приложений с использованием таких инструментов, как Streamlit, Gradio, React JS, а также поддержки коллективной работы над проектами с неограниченным доступом к хранению и возможностью обмена файлами.
При этом платформа предоставляет впечатляющие возможности для масштабирования, включая тренировку моделей с тысячами GPU и параллельную обработку задач по поиску гиперпараметров и «деплою» моделей. Для разработчиков, которые стремятся к эффективности и оперативности в работе с моделями машинного обучения, Lightning Studio предлагает гибкость в выборе ресурсов и удобство в масштабировании проектов от использования одного узла до работы с несколькими узлами.
Пользователи Lightning Studio пользуются преимуществом бесплатно предоставляемых GPU-часов для экспериментов и возможности расширения ресурсов вплоть до применения 8 высокопроизводительных видеокарт A100 для сложных задач.
Таким образом, Lightning Studio обещает стать незаменимым инструментом как для новичков в сфере машинного обучения, так и для ветеранов отрасли благодаря своим масштабируемым и гибким возможностям.
Для ознакомления с всеми преимуществами данного сервиса предлагается перейти на сайт по ссылке.
Источник: overclockers.ru