Merkezi sunuculara bağımlı kalmadan makine öğrenmesi modellerinizi eğitin. Bireylerin GPU ve CPU güçlerini doğrudan birbirleriyle paylaştığı, eşler arası (P2P) ve açık kaynaklı bir hesaplama ağı.
Merkezi Değil
Her düğüm eşit
Docker Güvenliği
Konteyner izolasyonu
Platform Desteği
CUDA, ROCm, Metal, CPU
Blok Zinciri Yok
Saf P2P mimari
SÜREÇ
Kayıt olmaktan model eğitimine kadar tüm süreç dakikalar içinde tamamlanır.
Python kodunuzu ve bağımlılıklarınızı tarayıcı üzerindeki Monaco editörüyle yazın ya da yükleyin. Sistem otomatik Docker imajı oluşturur.
Aktif GPU/CPU düğümleri arasından kesintisizlik skoru, bellek ve backend türüne göre filtreleyerek en uygun sistemi kiralayın.
Eğitim ilerleyişini canlı terminal üzerinden izleyin. Tamamlandığında model dosyalarınız güvenle indirilebilir hale gelir.
ÖZELLİKLER
Geleneksel bulut hizmetlerinin sunmadığı özellikler.
Her iş ayrı bir konteynerda çalışır. Kodunuz worker sistemine hiçbir zaman erişemez. İş bitince her şey otomatik silinir.
Docker imajları merkezi sunucu yerine doğrudan worker'a aktarılır. libp2p ve NAT traversal ile maksimum verimlilik.
Model eğitimi devam ederken terminal çıktısını tarayıcınızda anlık izleyin. WebSocket ile sıfır gecikme.
NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Apple Metal ve CPU modu. GPU'suz sistemler bile platforma işçi olarak katılabilir.
Monaco editörüyle (VS Code motoru) tarayıcıda Python yazın, anında gönderin. Çoklu dosya desteğiyle organize çalışın.
Kripto para veya blok zinciri gerektirmez. Compute Unit sistemi, kaynak kullanımını ölçen basit ve şeffaf bir birimdir.
CU, DecentGPU'nun dahili kaynak birimidir. Gerçek para veya kripto para değildir. Platform içinde hesaplama kaynaklarına erişimi temsil eden sayısal bir birimdir.
Araştırmacılar CU'yu sistem yöneticisinden talep eder. Satın alma işlemi yapılmaz.
WORKER OL
Kullanılmayan GPU'nla araştırmacılara katkı sağla, Compute Unit kazan.
Hesap oluştur ve kurulum sihirbazını başlat →GPU'nuzla katkıda bulunun veya uygun maliyetle model eğitimlerinizi gerçekleştirin.