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Erleben Sie leistungsstarke GPU-Inferenz mit KI-Power
Entwickeln, trainieren und implementieren Sie mühelos KI-Modelle mit Lightning AI und nutzen Sie PyTorch, modulare Komponenten und eine Cloud-basierte Infrastruktur.
Lightning AI vereint alle wichtigen Tools für die KI-Produktentwicklung — vom Prototyping bis zur Bereitstellung — auf einer einzigen Plattform. Dank der auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit ausgelegten Plattform können Entwickler, Forscher und Unternehmen KI–Ideen schneller umsetzen, ohne eine komplexe Infrastruktur verwalten zu müssen.
Lightning wird von Unternehmen wie LinkedIn, NVIDIA, Cisco und Stability AI eingesetzt und unterstützt branchenübergreifend das Training und die Bereitstellung groß angelegter KI-Modelle. Mit über 200 Millionen Downloads ist es eine bewährte Lösung für höchste Leistung auf Unternehmensniveau.
Vom Training kleiner Sprachmodelle bis zur Bereitstellung umfassender generativer KI-Systeme — Lightning AI übernimmt alle Schritte. Benutzer können mit Vorlagen beginnen, benutzerdefinierten Code schreiben oder No-Code-APIs direkt im Webbrowser ausführen.
Lightning AI funktioniert in Ihrer oder der Cloud Ihres Unternehmens. Es unterstützt AWS, GCP und bald auch Azure. So können Teams vorhandene Guthaben nutzen und gleichzeitig die Datensicherheit durch Unternehmens-Compliance-Protokolle wie SOC2 und HIPAA gewährleisten.
Studios sind persistente Umgebungen mit vorinstallierten Tools und GPU-Zugriff. Entwickler können in einer Web-IDE programmieren oder lokale Editoren wie VSCode anbinden. Studios ermöglichen Echtzeit-Zusammenarbeit, umfangreiches Modelltraining und automatisierte Workflows ohne Einrichtungsverzögerungen.
DevBoxen funktionieren wie Ihr persönlicher Computer in der Cloud. Wählen Sie CPUs oder GPUs, behalten Sie Ihre Umgebungen über mehrere Sitzungen hinweg bei und skalieren Sie ohne manuelle Konfiguration. Der Wechsel zwischen Hardware erfolgt nahtlos, und die Nutzung wird sekundengenau abgerechnet.
Lightning bietet optimierte Vorlagen und SDKs für die Ausführung von Trainingsjobs auf mehreren GPUs oder Knoten. Die integrierte automatische Skalierung stellt sicher, dass Ressourcen nur bei Bedarf genutzt werden. Dies senkt die Cloud-Kosten deutlich und beschleunigt gleichzeitig das Experimentieren.
Die Bereitstellung von KI-Modellen ist so einfach wie das Starten einer Vorlage. Entwickler können Full-Code- oder No-Code-APIs hosten, Batch-Jobs ausführen oder Experimente planen, ohne DevOps-Unterstützung zu benötigen. Echtzeit-Kostenverfolgung und -überwachung stellen sicher, dass alles im Budget bleibt.
Lightning ermöglicht Startups schnellere Iterationen durch den Wegfall des Infrastruktur-Overheads. Akademische Teams profitieren von Funktionen wie gemeinsam genutzten Studios, Versionskontrolle und einfachem GPU-Zugriff — für effizientere Zusammenarbeit und Veröffentlichung von Ergebnissen.
Große Organisationen können Lightning in ihrer VPC einsetzen, RBAC-Richtlinien anwenden und die Nutzung in Tausenden von Projekten überwachen. Die Integration mit internen Tools und Automatisierungspipelines hilft bei der Skalierung von Abläufen unter Einhaltung strenger Sicherheits- und Governance-Standards.
Lightning AI ist SOC2- und HIPAA-konform und gewährleistet so die Datensicherheit in allen Phasen. Teams können ihre eigene Cloud nutzen, die volle Kontrolle über die Daten behalten und sicheres SSO mit SAML-Integrationen ermöglichen.