Lightning: AI 애플리케이션을 쉽게 배포할 수 있는 원스톱 AI 개발 클라우드 리소스 플랫폼

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Trae

일반 소개

Lightning AI는 풀스택 AI 개발 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 코드 작성, 프로토타이핑, 모델 학습, 배포 및 제공에 이르는 AI 애플리케이션 개발 과정을 브라우저에서 별도의 설정 없이 간소화할 수 있도록 설계되었으며, 사용자가 기본 기술 세부 사항에 대한 걱정 없이 비즈니스 로직과 혁신에 집중할 수 있는 효율적이고 간결한 환경을 제공합니다.

파이토치 라이트닝 팀이 구축한 이 솔루션은 원활한 협업 환경, 멀티노드 트레이닝 지원, 강력한 클라우드 기반 GPU 환경, AI 애플리케이션을 쉽게 배포할 수 있는 기능을 제공합니다.

 

Lightning:一站式AI开发云端资源平台,轻松部署AI应用

 

Lightning:一站式AI开发云端资源平台,轻松部署AI应用

 

 

기능 목록

올인원 Lightning AI 스튜디오 환경
팀 협업 및 실시간 디버깅 지원
손쉬운 수평적 AI 모델 확장
효율적인 멀티노드 모델 학습 지원
즉시 사용 가능한 퍼시스턴트 GPU 클라우드 환경
원클릭으로 배포하는 AI 웹 애플리케이션
제로 환경 설정, 필수 툴체인으로 사전 구성됨
완벽하게 사용자 지정 가능한 스튜디오 환경
AI 교육 리소스 및 실습 가이드 제공

 

 

도움말 사용

Lightning AI 플랫폼은 소프트웨어를 설치할 필요가 없으며, 브라우저에서 Lightning AI 웹사이트를 방문하여 시작하기만 하면 됩니다. 다음은 자세한 사용 단계입니다:

  1. 등록 및 로그인공식 웹사이트를 방문한 후 오른쪽 상단의 '등록하기' 버튼을 클릭하고 관련 정보를 입력하면 등록이 완료됩니다. 이미 계정이 있는 경우 바로 로그인할 수 있습니다.
  2. 프로젝트 만들기로그인 후 "프로젝트 만들기" 버튼을 클릭하고 프로젝트 이름과 설명을 입력한 후 프로젝트 템플릿(예: PyTorch Lightning)을 선택한 다음 "만들기"를 클릭합니다.
  3. 코드 협업프로젝트 페이지에서 '코드' 탭을 클릭하여 팀원들을 초대하여 코드 작성에 공동 작업할 수 있습니다. 모든 팀원이 실시간으로 코드를 보고 편집할 수 있으며 버전 관리가 지원됩니다.
  4. 프로토타이핑'프로토타입' 탭을 클릭하면 AI 모델 프로토타입을 빠르게 생성하고 테스트할 수 있습니다. 이 플랫폼은 직접 사용하거나 미세 조정할 수 있는 사전 학습된 모델과 데이터 세트의 풍부한 세트를 제공합니다.
  5. 모델 교육'트레이닝' 탭에서 사용자는 트레이닝 파라미터를 구성하고 트레이닝 작업을 시작할 수 있습니다. 이 플랫폼은 멀티 노드 트레이닝을 지원하며, 사용자는 트레이닝 프로세스를 가속화하기 위해 다양한 컴퓨팅 리소스(예: GPU)를 선택할 수 있습니다.
  6. 모델 배포교육이 완료되면 '배포' 탭을 클릭하고 배포 방법(예: 클라우드 또는 로컬)을 선택하고 관련 구성을 입력한 후 '배포' 버튼을 클릭합니다. 플랫폼이 자동으로 배포 프로세스를 완료합니다.
  7. AI 애플리케이션 호스팅배포가 완료되면 사용자는 '애플리케이션' 탭에서 AI 애플리케이션을 관리하고 실행할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자가 애플리케이션의 실행 상태를 실시간으로 파악할 수 있도록 상세한 모니터링 및 로깅 기능을 제공합니다.

기능 작동 흐름

  1. 코드 협업프로젝트 페이지에서 "코드" 탭을 클릭하고 편집하려는 파일을 선택한 다음 코드를 작성하고 수정합니다. "팀원 초대" 버튼을 통해 공동 작업할 팀원을 초대할 수 있습니다.
  2. 프로토타이핑"프로토타입" 탭을 클릭하고 미리 학습된 모델을 선택하거나 직접 모델을 업로드한 후 데이터 세트와 학습 파라미터를 구성한 다음 "학습 시작" 버튼을 클릭합니다. 학습이 완료되면 '결과' 탭에서 학습 결과와 모델 성능을 확인할 수 있습니다.
  3. 모델 교육'트레이닝' 탭에서 트레이닝 스크립트와 데이터 세트를 선택하고, 트레이닝 매개변수(예: 학습 속도, 배치 크기 등)를 구성하고, 컴퓨팅 리소스(예: GPU)를 선택한 다음 '트레이닝 시작' 버튼을 클릭합니다. 훈련이 진행되는 동안 실시간으로 훈련 진행 상황과 로그를 확인할 수 있습니다.
  4. 모델 배포"배포" 탭을 클릭하고 배포 방법(예: 클라우드 또는 로컬)을 선택한 후 관련 구성(예: 서버 주소, 포트 등)을 입력한 다음 "배포" 버튼을 클릭합니다. 배포가 완료되면 "애플리케이션" 탭에서 배포된 AI 애플리케이션을 확인하고 관리할 수 있습니다.
  5. AI 애플리케이션 호스팅"애플리케이션" 탭에서 배포된 모든 AI 애플리케이션을 볼 수 있으며, 애플리케이션 이름을 클릭하면 자세한 정보와 실행 상태를 볼 수 있습니다. "시작" 버튼으로 애플리케이션을 시작하고 "중지" 버튼으로 애플리케이션을 중지할 수 있습니다.
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