简单构建分布式AI

使用XLang或Python编写一次，随处部署。从物联网设备到云GPU，CantorAI处理复杂性，让您专注于构建。

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从安装到您的第一个分布式任务，只需3个简单步骤

# 使用简单的装饰器在任何地方部署AI @cantor.Task(GPU=1 and OS == "Linux") def train_model(data, params): # Cantor自动找到合适的节点 # 按需传输代码和依赖项 # 无容器，无部署脚本 model = initialize_model(params) return model.train(data)

XLang™ 特性

专为分布式AI而构建，具有类Python的人机工程学和接近C++的性能

高性能

基于表达式的语言，具有JIT编译和无GIL并发模型

  • 接近C++的性能
  • 真正的并行执行
  • 为AI工作负载优化

Python互操作性

与Python库和生态系统无缝协作

  • 导入Python模块
  • 调用Python函数
  • 共享数据结构

跨平台

从物联网设备到云GPU，到处都能工作

  • MCU和嵌入式设备
  • 边缘计算节点
  • 云基础设施