ML-Modelle entwickeln
wie lokal programmieren

Trainieren Sie auf leistungsstarken GPUs ohne Server-Setup. Unsere Plattform funktioniert genau wie Ihre lokale Entwicklungsumgebung.

✓ Kein Server-Management
✓ Reproduzierbare Umgebungen
✓ Kosteneffektiver GPU-Zugang
Jetzt loslegen

Zeitverschwendung beim Setup beenden

Überspringen Sie wochenlange Umgebungskonfiguration und Server-Management. Starten Sie das Training Ihrer Modelle in Minuten, nicht Tagen.

Training in Minuten starten

Kein Umgebungs-Setup mehr. Pushen Sie Ihren Code und starten Sie sofort das Training mit vorkonfigurierten ML-Umgebungen.

Funktioniert wie Ihr Laptop

Gleiche Befehle, gleicher Workflow. Unsere Plattform fühlt sich genau wie lokale Entwicklung an, aber mit leistungsstarken GPUs.

Verlieren Sie nie Fortschritte

Automatische Checkpoints und Wiederherstellung. Ihr Training läuft weiter, auch wenn etwas schief geht.

Team-Synchronisation

Jeder bekommt identische Umgebungen. Keine "funktioniert auf meinem Rechner" Probleme mehr im Team.

Sparen Sie Geld bei GPU-Kosten

Zugang zu leistungsstarker Hardware ohne massive Vorabinvestition. Zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen, wenn Sie es nutzen.

Pro Trainingsstunde zahlen

Keine Leerlaufkosten oder monatliche Verpflichtungen. Ihre Rechnung stoppt in dem Moment, in dem Ihr Training beendet ist.

Teure Hardware teilen

Kosten im Team aufteilen. Jobs effizient in die Warteschlange einreihen, damit jeder Zugang zu High-End-GPUs hat, ohne sie zu kaufen.

Von kostenlos bis H100s skalieren

Beginnen Sie mit unserem kostenlosen Tarif für die Entwicklung, dann skalieren Sie zu Enterprise-GPUs nur wenn Sie sie brauchen.

Keine Hardware-Beschaffung

Überspringen Sie monatelange Hardware-Bestellung und -Setup. Sofortiger Zugang zur neuesten GPU-Technologie.

Jetzt loslegen

Schließen Sie sich der Gemeinschaft von Entwicklern an, die Gradient CI für zuverlässige ML-Workflows nutzen. Beginnen Sie mit unserem kostenlosen Tarif oder erkunden Sie unsere Open-Source-Lösung.

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Erste Schritte in 3 Schritten

Sehen Sie, wie einfach es ist, von der lokalen Entwicklung zum GPU-Training zu gelangen. Kein Server-Setup, keine Umgebungskonfiguration - nur Ihr Code und unsere Plattform.

1. Installieren & Initialisieren

$ brew install gradient
$ cd my-project
$ gradient init
# Projekt mit A4000 GPU und CIFAR-10 Datensatz initialisiert

2. Erstellen & Bereitstellen

$ gradient train

✓ Lokal testen...
✓ A4000 GPU reservieren...
✓ CIFAR-10 Datensatz herunterladen...
✓ requirements.txt installieren...
✓ train.py starten...
Training läuft...
Epoche 1/10: loss=2.3, acc=0.12
...

3. Überwachen & Herunterladen

$ gradient log
Epoche 1/10: loss=2.3, acc=0.12
Epoche 2/10: loss=1.9, acc=0.24
...
$ gradient download
✓ model.pth erfolgreich heruntergeladen

Preise

Flexible Preise für jede Phase Ihrer KI-Reise. Beginnen Sie mit unseren kostenlosen Plänen für die Entwicklung, dann skalieren Sie zu Hochleistungs-GPUs für das Training. Keine versteckten Gebühren, keine Mindestverträge - zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen.

Kostenloser Tarif

0,00€/ Stunde

Beinhaltet Zugang zu Gradient CI ohne Rechenressourcen.

Entwicklung

0,15$/ Stunde

CPU-Instanzen für Entwicklung und Prototyping. 128 vCPUs, 256GB RAM und 1000GB Speicher zum Testen Ihrer Workflows.

GPU Training

0,70$/ Stunde

A6000 GPU-Instanzen für effizientes Training. 28 vCPUs, 58GB RAM, perfekt für mittelgroße Machine Learning Projekte.

Hochleistung

21,90$/ Stunde

8x H100 GPUs mit NVLink für anspruchsvollste Training-Workloads. Enterprise-Grade-Performance für große Modelle und Datensätze.

Bereit zum Loslegen?

Erleben Sie die Kraft der reproduzierbaren ML-Entwicklung mit Gradient CI. Ob Sie sich für unsere verwaltete GPU-Infrastruktur oder das Self-Hosting unserer Open-Source-Lösung entscheiden, Sie erhalten die Zuverlässigkeit und Effizienz, die Ihre KI-Projekte verdienen. Starten Sie heute Ihre Reise.

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