Neuralhub được thiết kế để việc thử nghiệm học sâu bớt phân mảnh. Thay vì phải kết hợp script cục bộ, notebook và GPU trên đám mây, nó gom toàn bộ vòng lặp vào một chỗ: dựng mạng từ thư viện thành phần, lớp và kiến trúc phổ biến, hoặc thiết kế từ đầu, rồi tinh chỉnh và huấn luyện trong cùng một giao diện. Bạn cũng có thể bắt đầu từ nghiên cứu mới nhất và các mô hình đã huấn luyện trước.
Quy trình gồm bốn giai đoạn: Build, Tune, Run và Launch. Ở giai đoạn tinh chỉnh, bạn dựng mạng bằng một cú nhấp và quan sát, tương tác trực quan với từng thành phần, điều chỉnh các siêu tham số như epoch, đặc trưng và nhãn. Ở giai đoạn chạy, Neuralhub lưu trữ các dịch vụ học máy chuyên dụng trong nền để huấn luyện an toàn, kèm quyền truy cập tài nguyên miễn phí và GPU cao cấp nhanh hơn. Ở giai đoạn công bố, bạn xem chỉ số mô hình, thử trên bộ dữ liệu mới, so sánh với các mạng khác và xuất, chia sẻ hoặc công bố kết quả.
Dự án còn định vị mình là một cộng đồng chứ không chỉ là công cụ: các mạng đã công bố có thể được người khác khám phá, để lại phản hồi và học hỏi lẫn nhau. Trang web giới thiệu Neuralhub ở dạng beta kèm danh sách chờ và cho biết người đăng ký sẽ nhận gói cao cấp miễn phí khi ra mắt, cho thấy nền tảng vẫn đang phát triển.
