使用场景

一家 AI 初创公司通过 WoolyAI 在云端高效运行其深度学习模型，无需购买昂贵的 GPU 设备。

某企业利用 WoolyAI 的按需计费模式，大幅降低了 GPU 资源的成本，同时提高了资源利用率。

开发者可以在本地 CPU 环境中开发 Pytorch 应用，通过 WoolyAI 无缝利用远程 GPU 资源进行加速。

产品特色

支持在 CPU 基础设施上运行 Pytorch 应用，无需本地 GPU。

通过 WoolyStack 技术实现 CUDA 的抽象化，将计算任务动态分配到远程 GPU。

提供基于实际 GPU 资源使用量的计费模式，而非按时间计费。

支持多供应商 GPU 硬件，实现硬件无关性。

提供隔离执行环境，增强隐私和安全性。

动态资源分配与性能分析，优化资源利用率。

简化管理流程，降低运维成本。

使用教程

1. 在 WoolyAI 官网注册账号并登录。

2. 下载 Wooly Client 容器镜像（如通过命令：docker pull woolyai/client:latest）。

3. 在本地 CPU 环境中运行 Wooly Client 容器，并将 Pytorch 应用部署其中。

4. 配置 Wooly Client 以连接到 WoolyAI 的远程 GPU 服务。

5. 启动 Pytorch 应用，WoolyAI 会自动将计算任务分配到远程 GPU 资源。

6. 监控资源使用情况，并根据实际使用量支付费用。