Die besten 資料科學工具-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 資料科學工具-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

資料科學工具

  • DeepSeek R1 ist ein fortschrittliches Open-Source-KI-Modell, das sich auf das Schließen von Argumenten, Mathematik und Programmierung spezialisiert.
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    Was ist Deepseek R1?
    DeepSeek R1 stellt einen bedeutenden Durchbruch in der künstlichen Intelligenz dar und bietet erstklassige Leistung bei Denk-, Mathematik- und Codierungsaufgaben. Durch den Einsatz einer komplexen MoE (Mixture of Experts)-Architektur mit 37B aktivierten Parametern und 671B Gesamtparametern implementiert DeepSeek R1 fortschrittliche Verstärkungstechniken, um Spitzenergebnisse zu erzielen. Das Modell bietet eine robuste Leistung, darunter 97,3 % Genauigkeit beim MATH-500 und eine 96,3 % Perzentil-Rang in Codeforces. Seine Open-Source-Natur und kosteneffektiven Bereitstellungsoptionen machen es für eine Vielzahl von Anwendungen zugänglich.
    Deepseek R1 Hauptfunktionen
    • Fortschrittliche Argumentationsfähigkeiten
    • Hohe mathematische Genauigkeit
    • Überlegene Codierungsleistung
    • Verfügbarkeit als Open Source
    Deepseek R1 Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Keine direkten Informationen über benutzerfreundliche Oberflächen oder Endanwenderanwendungen.
    Begrenzte Details zu Ökosystem-Integrationen über API und lokale Bereitstellung hinaus.
    Keine dedizierten mobilen oder Erweiterungs-App-Links bereitgestellt.

    Vorteile

    Open Source mit MIT-Lizenz, die kommerzielle Nutzung und Modifikationen erlaubt.
    Hoch wettbewerbsfähige Preise, 90-95% günstiger als vergleichbare OpenAI-Modelle.
    Spitzenleistung in den Bereichen Schlussfolgerungen, Mathematik und Code-Generierung.
    Unterstützt lokale Bereitstellung und mehrere Modellvarianten für unterschiedliche Ressourcenanforderungen.
    Fortschrittliche Verstärkungslern-Funktionen wie Selbstüberprüfung und mehrstufige Schlussfolgerungen.
    API kompatibel mit OpenAI-Endpunkten, unterstützt lange Kontextlängen bis zu 128K Tokens.
    Läuft vollständig im Browser mit WebGPU-Unterstützung, ermöglicht Offline-Nutzung.
    Deepseek R1 Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanNo
    Details zur kostenlosen Probeversion
    PreismodellBezahlung nach Verbrauch
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    AbrechnungsfrequenzNutzungsbasiert

    Details des Preisplans

    Eingabemarken (Cache-Hit)

    0.14 USD
    • Kosten pro Million Eingabemarken bei Cache-Hit

    Eingabemarken (Cache-Miss)

    0.55 USD
    • Kosten pro Million Eingabemarken bei Cache-Miss

    Ausgabemarken

    2.19 USD
    • Kosten pro Million Ausgabemarken
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://deepseek-r1.com
  • WisBot: Verbessern Sie das Programmieren und Lernen in Jupyter Notebooks mit AI-Unterstützung.
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    Was ist WisBot?
    WisBot ist ein AI-gestützter Assistent, der darauf abzielt, die Effizienz und Effektivität von Data Scientists und Machine Learning Engineers zu verbessern. Speziell für die Verwendung in Jupyter Notebooks konzipiert, bietet WisBot Funktionen, um Ihre Daten besser zu verstehen und unterstützt verschiedene Aufgaben von der explorativen Datenanalyse bis hin zum maschinellen Lernen. Mit der Fähigkeit, Ihren Code zu analysieren, zielt WisBot darauf ab, Ihren Programmierungsprozess zu beschleunigen und das Lernen zu erleichtern, was es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für diejenigen macht, die an intensiven Datenwissenschaftsprojekten beteiligt sind.
  • AI_RAG ist ein Open-Source-Framework, das KI-Agenten ermöglicht, retrieval-augmented Generation unter Verwendung externer Wissensquellen durchzuführen.
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    Was ist AI_RAG?
    AI_RAG liefert eine modulare Lösung für retrieval-augmented Generation, die Dokumentenindexierung, Vektorsuche, Einbettungsgenerierung und LLM-gesteuerte Antwortkomposition kombiniert. Benutzer bereiten Textkorpora vor, verbinden einen Vektorspeicher wie FAISS oder Pinecone, konfigurieren Einbettungs- und LLM-Endpunkte und starten den Indexierungsprozess. Wenn eine Anfrage eingeht, ruft AI_RAG die relevantesten Passagen ab, füttert sie zusammen mit dem Prompt in das gewählte Sprachmodell und liefert eine kontextuell fundierte Antwort. Das erweiterbare Design ermöglicht benutzerdefinierte Konnektoren, Multi-Modell-Unterstützung und feinkörnige Steuerung über Retrieval- und Generierungsparameter, ideal für Wissensdatenbanken und fortgeschrittene Konversationsagenten.
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