Die neuesten optimisation de modèle-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten optimisation de modèle-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

optimisation de modèle

  • Erstellen und implementieren Sie Maschinenlernmodelle mit den automatisierten Workflows von ApXML.
    0
    0
    Was ist ApX Machine Learning?
    ApXML bietet automatisierte Workflows zum Erstellen und Implementieren von Maschinenlernmodellen, wodurch es den Nutzern erleichtert wird, mit tabellarischer Datenanalyse, Vorhersagen und benutzerdefinierten Sprachmodellen zu arbeiten. Mit umfassenden Kursen, Feinabstimmungsfähigkeiten, der Bereitstellung von Modellen über APIs und dem Zugang zu leistungsstarken GPUs kombiniert ApXML Wissen und Werkzeuge, um die Benutzer in jeder Phase ihrer Maschinenlernfahrt zu unterstützen.
  • Eine Plattform zum schnellen Prototyping, Bewerten und Verbessern von LLM-Anwendungen.
    0
    0
    Was ist Inductor?
    Inductor.ai ist eine robuste Plattform, die darauf abzielt, Entwicklern zu helfen, große Sprachmodell (LLM)-Anwendungen zu erstellen, zu prototypisieren und zu verfeinern. Durch systematische Bewertungen und kontinuierliche Iteration erleichtert sie die Entwicklung zuverlässiger, qualitativ hochwertiger LLM-gesteuerter Funktionen. Mit Funktionen wie benutzerdefinierten Spielplätzen, kontinuierlichem Testen und Hyperparameter-Optimierung stellt Inductor sicher, dass Ihre LLM-Anwendungen immer marktreif, optimiert und kosteneffektiv sind.
  • LossLens AI ist ein KI-gestützter Assistent, der Trainingsverlustkurven von Machine-Learning-Modellen analysiert, um Probleme zu diagnostizieren und Verbesserungen bei Hyperparametern vorzuschlagen.
    0
    0
    Was ist LossLens AI?
    LossLens AI ist ein intelligenter Assistent, der Entwicklern im Bereich Machine Learning dabei hilft, ihre Modelltrainingsprozesse zu verstehen und zu optimieren. Durch das Einlesen von Verlustlogs und Metriken erstellt es interaktive Visualisierungen der Trainings- und Validierungskurven, erkennt Divergenz oder Overfitting-Probleme und bietet Erklärungen in natürlicher Sprache. Mit fortschrittlichen Sprachmodellen macht es kontextbezogene Vorschläge für Hyperparameter, Lernraten und Frühstopp. Der Agent unterstützt kollaborative Workflows über eine REST-API oder Web-Schnittstelle, sodass Teams schneller iterieren und bessere Modelle erzielen können.
Ausgewählt