pytorch-lightning
Pré-entraînez, affinez n'importe quel modèle AI de n'importe quelle taille sur 1 ou 10 000+ GPU sans aucun changement de code.
Entraînez et améliorez n'importe quel modèle d'IA facilement, même sur plusieurs ordinateurs à la fois, sans changer votre code.
Depuis le README
pip install lightning
Documentation ↗Extraits du README du projet sur GitHub. Le droit d'auteur et les licences restent la propriété des auteurs respectifs.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout momentPré-entraînez, affinez n'importe quel modèle AI de n'importe quelle taille sur 1 ou 10 000+ GPU sans aucun changement de code.
pytorch-lightning compte 31.2k étoiles sur GitHub. Il a été forké 3.8k fois. pytorch-lightning est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2019. pytorch-lightning est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : ai, artificial-intelligence, data-science, deep-learning.
Qu'est-ce que pytorch-lightning ?
Pré-entraînez, affinez n'importe quel modèle AI de n'importe quelle taille sur 1 ou 10 000+ GPU sans aucun changement de code.
pytorch-lightning est-il open source ?
pytorch-lightning est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
pytorch-lightning est-il gratuit ?
Oui. pytorch-lightning est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
Sous quelle licence est pytorch-lightning ?
pytorch-lightning est disponible sous licence Apache-2.0.
Dans quel langage pytorch-lightning est-il écrit ?
pytorch-lightning est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/lightning-ai-pytorch-lightning.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.