学習効率はデータサイズとモデルの複雑さによって異なり、10MB以下の小規模なデータセットであれば1~2時間、大規模なプロジェクトであれば6時間以内で完了する。このプラットフォームは、分散コンピューティングアーキテクチャを使用してリソース割り当てを自動的に最適化するため、従来の開発モデルと比較して効率が5~8倍向上します。リアルタイム・モニタリング・パネルは、GPUの使用率、メモリ使用量、その他の指標を表示し、ユーザーがトレーニングのスピードとハードウェア・コストのバランスを取るのに役立ちます。
この答えは記事から得たものである。Radal:AIモデルの迅速な微調整と最適化のためのローコードプラットフォームについて