Effizient ML-Training
Unser Continuous Integration System wurde entwickelt, um den Prozess der schnellen und kostengünstigen KI-Entwicklung zu rationalisieren und zu beschleunigen. Durch die Automatisierung der Integration von Code-Änderungen sorgt unser System für Effizienz und Erschwinglichkeit während des gesamten Entwicklungszyklus.
Geben Sie Ihrer ML-Entwicklung einen Workflow
Die ML-Entwicklung wird schneller als je zuvor sein. Stellen Sie KI-Trainings in die Warteschlange, testen Sie Ihren Code, bevor Sie ihn auf der GPU ausführen, führen Sie Tests durch und sammeln Sie die Ergebnisse. Und vergessen Sie nach all dem nicht, was Sie getan haben. All dies erfordert nur 4 Schritte.
Eine Projektdatei erstellen
Starten Sie Ihr Projekt mit einer flake.nix-Datei. Lesen Sie unsere Dokumentation, wie Sie Nix installieren.
Datensätze und Trainingspipeline konfigurieren
Wir konfigurieren alle Datensätze und Trainingsprogramme deklarativ. So können wir uns jedes Training merken, das wir durchgeführt haben. Sie können sogar mehrere Modelle, Datensätze und Tests gleichzeitig deklarieren. Alle Konfigurationsoptionen sind verfügbar unter https://search.wavelens.io
Zu Git schieben
Wir übertragen nur unseren Code und die Datei flake.nix. Wir speichern keine ganzen Modelle oder Datensätze.
Überlassen Sie Gradient den Rest
Gradient ist ein von uns OpenSource entwickletes CI-System, das unsere Ableitungen kompiliert. Modelle, die fehlende Abhängigkeiten aufweisen, werden ebenfalls erstellt. Nachdem wir mit dem Trainingsprozess fertig sind, können die Ergebnisse als .zip-Datei herunter geladen werden.
Möchten Sie mehr erfahren?
Besuchen Sie unsere Dokumentationsseite und erfahren Sie, wie unsere ML Pipeline funktioniert.
Warum wird eine KI-Infrastruktur benötigt?
Wir wissen, dass die Organisation von ML Developments schwierig ist. Deshalb sind wir hier, um Ihnen zu helfen, sich weiter auf die Entwicklung zu konzentrieren.
Viele Entwickler -
1 Server
Server haben eine begrenzte Rechenleistung. Wir verteilen die Last über die Zeit.
Kein Platz?
Speichern Sie nicht Dutzende von Modellen. Seien Sie reproduzierbar und merken Sie sich die Modelle, die Sie trainiert haben, indem Sie nur den Code speichern.
Einrichtung von Servern?
Geben Sie nur Geld für Server aus, die Sie auch nutzen. Sie brauchen keine Zeit mit der Einrichtung von Servern zu verschwenden.
Verschiedene Versionen?
Übertragen Sie den Zustand Ihrer Umgebung und lassen Sie jedes Teammitglied mit denselben Versionen und Abhängigkeiten arbeiten.
Interessiert?
Bitte zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren, wenn Sie mehr über unsere Infrastruktur erfahren möchten.
Einwandfreie Serverintegration in unseren Infrastrukturprozess
Sie brauchen mehr Rechenleistung? Wir bieten KI-Server jeder Art.
Kostengünstige Server für Ihre KI-Trainings und Deep Learning-Anforderungen. Sparen Sie doppelt, güstige Server und effiziente Nutzung.
FAQs
Häufige Fragen, die uns unsere Kunden stellen.
Nein. Wir unterstützen diese zwar in unserer KI-Infrastrukturlösung, aber wir lösen keine Probleme im Zusammenhang mit ihren Lösungen.
Ja. Obwohl wir auch eine Hosting-Lösung anbieten, können Sie unsere Lösung selbst hosten.
Ja. Wir haben einen fairen Preisplan und bieten sogar kostenlose Pläne an.
Ja. Sie können Ihre eigenen Rechner anschließen, um Ihre Modelle zu trainieren. Wenn Sie nicht über genügend Rechenleistung verfügen, bieten wir Ihnen auch gerne unsere Server an.
Wie stark verändert Ihre KI-Infrastruktur meinen aktuellen Workflow?
Zum Beispiel erzwingen wir die Erstellung einer config.json mit den Hyperparametern Ihrer Modelle und wir werden Pypi oder Conda loswerden, aber schließlich halten wir es so einfach wie möglich, um alle Änderungen zu verstehen, die wir an Ihrem Workflow vornehmen.
Ja. Wir unterstützen alle möglichen Pakete im Nix Store.
Und wenn Ihnen ein Paket fehlt, helfen wir Ihnen, indem wir es dem Nix Store hinzufügen. Suchen Sie nach Ihren benötigten Paketen auf https://search.nixos.org.
Nehmen Sie Kontakt mit uns auf!
Besondere Probleme? Kontaktieren Sie uns! Wir werden eine Lösung finden.
