构建训练数据集
收集、清理并组织模型学习所需的数据，为训练和后续优化准备统一的数据基础。
Lightning AI
构建、训练并部署专属 AI 模型面向 AI 团队提供从数据准备到规模化推理的完整工作流。用户可在浏览器中协作编程、调试和比较实验，使用按需 GPU 与大型集群完成预训练、后训练、评估及部署，并通过权限、审计、加密和私有云能力满足企业管理需求。
- 450,000+
- 开发者与 AI 团队信赖
- 40,000
- 可用于规模化推理的 GPU
- 20 小时
- 起步可用的免费 GPU 时长
- 5+ 年
- 企业环境持续强化时间
覆盖专属模型的完整开发周期
将数据处理、模型实验、规模化训练、可靠性评估和生产推理集中在统一环境中，并提供企业级算力与治理能力。
交互式模型原型开发
使用按需 GPU 和 SSH 进行编码、调试与模型迭代，无需预先配置本地开发环境。
并行实验与模型比较
并行运行大量实验并比较训练结果，帮助团队识别表现更合适的模型。
预训练与后训练
在大型 GPU 集群上从头训练模型，或结合团队数据、任务、强化学习和沙箱专门化预训练模型。
模型评估与规模化推理
在推理前测试模型的准确性、安全性和可靠性，并将自有 AI 服务扩展至生产负载。
企业级安全与算力治理
支持团队或项目预算、实时成本追踪、空闲算力自动休眠、单点登录、角色权限、审计日志、数据加密及私有云部署。
团队如何使用 Lightning AI
公开案例展示了平台在软件开发、科研训练、边缘 AI 和企业机器学习流程中的实际应用。
专用 GPU 支撑大规模代码交付
公开案例介绍了使用专用 GPU 的团队每日交付超过 1 亿行代码的实践。
规模化训练加速癌症研究
Sentinal4D 案例展示了借助规模化训练将癌症研究推进速度提升至原来的 2 倍。
边缘 AI 模型缩短开发周期
Infineon 的边缘 AI 语言模型案例将原计划两年的开发工作缩短至四个月。
文档、学习资料与开源项目
通过官方文档、AI 教育内容和 GitHub 仓库了解 Lightning AI Studio、PyTorch Lightning 及相关开发工具。
从这里开始使用Lightning AI。
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