determined.ai
Determined AI ist eine Open-Source-Plattform für Deep Learning, die es Data Scientists ermöglicht, effizient bessere Modelle mit integrierter Hyperparameter-Optimierung und verteilt Training zu trainieren.
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Determined AI ist eine Open-Source-Plattform für Deep Learning, die es Data Scientists ermöglicht, effizient bessere Modelle mit integrierter Hyperparameter-Optimierung und verteilt Training zu trainieren.
determined.ai Produktinformation
Was ist determined.ai?
Determined AI ist eine fortgeschrittene Open-Source-Plattform für Deep Learning, die die Komplexität des Modelltrainings vereinfacht. Sie bietet Werkzeuge für effizientes verteiltes Training, integrierte Hyperparameter-Optimierung und robustes Experimentmanagement. Speziell entwickelt, um Data Scientists zu stärken, beschleunigt sie den Entwicklungszyklus von Modellen, indem sie das Experimenttracking verbessert, das Ressourcenmanagement vereinfacht und Fehlertoleranz gewährleistet. Die Plattform integriert sich nahtlos in beliebte Frameworks wie TensorFlow und PyTorch und optimiert die Nutzung von GPU und CPU für maximale Leistung.
Wer wird determined.ai verwenden?
- Datenwissenschaftler
- Maschinenlerning-Ingenieure
- Forscher
- KI-Entwickler
Wie verwendet man determined.ai?
- Schritt 1: Installieren Sie die Determined AI-Plattform von der offiziellen Website oder dem GitHub-Repository.
- Schritt 2: Richten Sie Ihre Computerumgebung ein, um sich mit Determined AI zu integrieren (unterstützt TensorFlow, PyTorch).
- Schritt 3: Konfigurieren Sie Ihr Experiment, einschließlich Datensatz, Modellarchitektur und Hyperparameter.
- Schritt 4: Starten Sie das Experiment über die Web-Oberfläche der Plattform oder die Befehlszeilenschnittstelle.
- Schritt 5: Überwachen Sie den Fortschritt und die Ergebnisse des Experiments mit den integrierten Tracking- und Visualisierungstools der Plattform.
- Schritt 6: Iterieren Sie Ihr Modell, indem Sie die Ergebnisse analysieren und Konfigurationen anpassen.
- Schritt 7: Nutzen Sie das verteilte Training und die Hyperparameter-Optimierung, um die Modellleistung zu optimieren.
Plattform
- web
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von determined.ai
Die Kernfunktionen von determined.ai
- Verteiltes Training
- Hyperparameter-Optimierung
- Experimentmanagement
- Nahtlose Integration mit TensorFlow und PyTorch
- Ressourcenmanagement
- Fehlertoleranz
Die Vorteile von determined.ai
- Beschleunigt die Entwicklung von ML-Modellen
- Verbessert die Trainingseffizienz
- Optimiert die Ressourcennutzung
- Erleichtert großangelegte Modellversuche
- Sichert Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit
- Vereinfacht das Experimenttracking
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von determined.ai
- Modellentwicklung
- Hyperparameter-Optimierung
- Verteiltes Training
- Experimentverfolgung und -management
- Ressourcenoptimierung
FAQs zu determined.ai
Unternehmensinformationen zu determined.ai
- Webseite: https://determined.ai
- Firmenname: Determined AI
- Support-E-Mail: hello@determined.ai
- Facebook: NA
- X(Twitter): https://twitter.com/determined_ai
- YouTube: NA
- Instagram: NA
- Tiktok: NA
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/determined-ai
Analytik von determined.ai
Besuche im Laufe der Zeit
Monatliche Besuche
36.4k
Durchschnittliche Besuchsdauer
00:00:26
Seiten pro Besuch
1.45
Absprungrate
51.77%
May 2024 - Jul 2024 Gesamttraffic
Geografie
Top 5 Regionen
United States
25.55%
Germany
13.37%
India
8.21%
Canada
6.89%
Poland
5.72%
May 2024 - Jul 2024 Worldwide Desktop Only
Traffic Sources Verkehrsquellen
Search
47.82%
Direct
36.99%
Referrals
11.79%
Social
2.90%
Paid Referrals
0.41%
Mail
0.08%
May 2024 - Jul 2024 Desktop Only
Top-Schlüsselwörter
| Schlüsselwort | Verkehr | Kosten pro Klick |
|---|---|---|
| determined ai | 1.7k | $ 3.16 |
| activation memory flash attention | 50 | $ -- |
| deepspeed lora training | 50 | $ -- |
| mmdetection tensorboard | 220 | $ -- |
| steps on finetuning gemma 2b | 70 | $ -- |
Die Hauptwettbewerber und Alternativen von determined.ai?
- Weights & Biases
- Comet.ml
- Neptune.ai
- MLflow
- ClearML
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Deep-Learning-Plattform
KI-Modelltraining
Open-Source-KI
verteiltes Training
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Modellentwicklungszyklus
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PyTorch-kompatibel
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datengetriebene Erkenntnisse
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Effizienz von ML-Modellen
KI-Produktivitätswerkzeuge