A eficiência do treinamento depende do tamanho dos dados e da complexidade do modelo. Conjuntos de dados pequenos, com menos de 10 MB, podem ser concluídos em uma ou duas horas, e projetos grandes, em no máximo seis horas. A plataforma usa uma arquitetura de computação distribuída para otimizar automaticamente a alocação de recursos, aumentando a eficiência em 5 a 8 vezes em comparação com os modelos de desenvolvimento tradicionais. O painel de monitoramento em tempo real exibe a utilização da GPU, o uso da memória e outros indicadores para ajudar os usuários a equilibrar a velocidade de treinamento e os custos de hardware.
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