研究人员花费时间设置训练基础设施，而不是专注于模型。
提供预配置的云实例，并针对流行开源架构（如 Llama、Mistral）进行优化。
目标是需要偶尔进行大规模训练的学术实验室和初创公司。
从一个简单的 Web 界面开始，用于启动已知的良好配置。
风险：云提供商可能提供竞争性的托管服务。
machine-learningcloud
托管开源模型训练
提供用于训练开源模型的 turnkey 基础设施。为研究人员处理硬件配置和优化。
为什么是现在
随着更多团队超越仅 API 使用，开放模型运动需要可访问的基础设施。
- 做给谁
- AI 研究团队
- 商业模式
- 计算时间加价
- 投入量级
- 几周