
揽睿星舟是面向AI开发领域的算力服务平台,核心为开发者、科研团队及企业提供稳定的GPU算力租赁与配套开发支持服务。平台具备多规格GPU资源可选、开箱即用的预制开发环境、多机多卡分布式训练支持三大核心功能,可满足AI模型训练、微调、推理部署、科研实验等多场景需求,面向个人AI开发者、高校科研团队、AI创业公司、传统企业数字化部门等多类用户,帮助用户降低AI开发的硬件采购与环境部署成本,提升模型迭代效率。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- lanrui-ai.com
- 定价模式
- 平台提供免费试用额度,新用户完成注册与实
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 个人AI开发者、高校科研团队、AI创业公司、传统企业AI部门
- 收录时间
- 2026/6/14
- 访问量
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编辑点评
这是一个聚焦AI开发算力服务的平台,核心优势在于资源选择的灵活性和环境部署的便捷性。对于没有条件采购高配置GPU硬件的开发者来说,不用再纠结本地硬件性能不足的问题,按需选择对应算力即可开展训练工作。平台的预制镜像功能解决了很多开发者配置环境的痛点,不用再花费几个小时甚至几天的时间调试CUDA版本、框架依赖,选好镜像启动就能直接用,能节省大量前期准备时间。对于有大规模训练需求的团队来说,多机多卡的分布式训练支持也比较友好,不用自行搭建集群,平台已经做好了网络配置,只需要调整代码即可启动分布式任务。另外弹性扩容和独立存储的设计也比较实用,不用因为算力不足就要重新部署任务,数据也不会随着实例释放而丢失,整体的功能设计贴合AI开发的实际流程,适合不同规模的AI开发场景使用。
核心功能
使用指南
- 1
访问揽睿星舟官方网站,点击注册按钮,通过手机号或邮箱完成账号注册,完成实名认证后即可进入平台主界面,了解平台提供的各类算力资源与服务内容。
- 2
根据自身训练任务需求,选择对应规格的GPU实例,可参考平台提供的配置适配建议,选择匹配的GPU型号、数量,同时选择适配自身开发需求的框架镜像。
- 3
确认实例配置与计费方式后,提交订单完成支付,平台将自动启动对应实例,等待1-3分钟实例初始化完成后,即可通过网页终端、SSH、JupyterLab等方式连接实例。
- 4
进入开发环境后,可将本地的代码、数据集上传至平台存储,也可直接通过git拉取远程仓库代码,挂载存储后即可运行训练代码,开展模型训练、微调等工作。
- 5
训练任务完成后,导出训练好的模型权重与相关结果,手动释放实例停止计费,同时可将当前环境保存为自定义镜像,方便后续同类任务直接调用,也可下载存储中的数据到本地。
优势与不足
优点5 项
"GPU型号覆盖全面,包含消费级到专业级多款产品,可适配不同预算与算力需求"
"预制镜像种类丰富,覆盖主流AI开发框架,减少用户环境配置的时间成本"
"多机多卡集群网络延迟低,可满足大规模分布式训练任务的通信需求"
"存储与实例相互独立,数据可长期保留,避免反复上传数据集的麻烦"
"支持自定义镜像上传与共享,便于团队统一开发环境,提升协作效率"
不足4 项
"部分热门GPU型号在高峰时段可能出现资源不足的情况,需要提前预约"
"新手用户初次使用需要熟悉实例创建、存储挂载等操作流程,有一定学习成本"
"部分小众AI框架没有预置镜像,需要用户自行配置环境"
"离线训练任务没有自动暂停功能,实例异常中断后需要用户手动重启任务"
定价说明
平台提供免费试用额度,新用户完成注册与实名认证后可获得一定时长的免费GPU使用时长,可用于体验平台功能与基础的小规模测试任务,免费版仅支持单卡实例使用,无法使用分布式训练与自定义镜像上传功能。付费版采用按实际使用时长计费的模式,不同型号GPU单价不同,RTX 3090每小时费用约2-3元,A100 80G每小时费用约20-30元,也支持包月、包年的优惠套餐,包月价格约为按时计费的7折左右。个人开发者可选择按需计费的模式,适合训练时长不固定的场景;长期使用的团队可选择包年包月套餐,降低长期使用的算力成本。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 个人AI开发者
模型微调训练场景
- 高校科研团队
AI算法实验场景
- AI创业公司
小批量模型训练场景
- 传统企业AI部门
业务模型迭代场景
- AI竞赛参赛者
竞赛模型训练场景
- 大模型从业者
大模型预训练场景
- AI教育机构
学员实操训练场景
- 计算机视觉开发者
图像模型训练场景
常见问题
深度了解
揽睿星舟作为专注AI开发领域的算力服务平台,为不同规模的AI开发主体提供全面的算力支持与配套服务,解决AI开发过程中硬件成本高、环境配置复杂、大规模训练难度大等痛点。平台覆盖从消费级到专业级的多款GPU型号,包括RTX 3090、RTX 4090、A10、A100等主流产品,用户可根据自身模型大小、训练时长需求灵活选择对应配置,支持按时、按天、包月、包年等多种计费方式,按需使用算力,避免硬件资源闲置浪费。平台内置丰富的预制镜像,涵盖PyTorch、TensorFlow、PaddlePaddle等主流AI开发框架,预装CUDA、cuDNN等依赖环境,用户创建实例时直接选择对应镜像即可启动开发环境,无需手动配置驱动与依赖,大幅减少环境部署的时间成本。针对大模型训练等大规模算力需求,平台提供多机多卡分布式训练支持,低延迟内网通信可满足集群训练的高速数据交互需求,无需用户自行搭建与配置集群,即可快速启动分布式训练任务。同时平台还具备弹性扩容、独立存储、自定义镜像共享、任务监控告警等功能,贴合AI开发全流程的实际需求,无论是个人开发者开展小模型微调、科研团队进行算法实验,还是企业用户进行业务模型迭代、大模型预训练,都能在揽睿星舟找到适配的算力解决方案。
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