Die besten 머신러닝 파이프라인-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 머신러닝 파이프라인-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

머신러닝 파이프라인

  • ClassiCore-Public automatisiert ML-Klassifikation, bietet Datenvorverarbeitung, Modellauswahl, Hyperparameter-Optimierung und skalierbare API-Bereitstellung.
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    Was ist ClassiCore-Public?
    ClassiCore-Public bietet eine umfassende Umgebung zum Erstellen, Optimieren und Bereitstellen von Klassifikationsmodellen. Es verfügt über einen intuitiven Pipeline-Builder, der rohen Datenimport, Reinigung und Feature-Engineering handhabt. Der integrierte Modell-Zoo umfasst Algorithmen wie Random Forests, SVMs und Deep-Learning-Architekturen. Automatisierte Hyperparameter-Optimierung nutzt Bayesian-Optimization, um optimale Einstellungen zu finden. Trainierte Modelle können als RESTful-APIs oder Microservices bereitgestellt werden, mit Überwachungs-Dashboards zur Echtzeit-Performance-Überwachung. Erweiterbare Plugins erlauben es Entwicklern, benutzerdefinierte Vorverarbeitung, Visualisierungen oder neue Bereitstellungsziele hinzuzufügen, was ClassiCore-Public ideal für industrielles Klassifikations-Scaling macht.
  • Sammlung vorgefertigter KI-Agenten-Workflows für Ollama LLM, ermöglicht automatisierte Zusammenfassung, Übersetzung, Codegenerierung und andere Aufgaben.
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    Was ist Ollama Workflows?
    Ollama Workflows ist eine Open-Source-Bibliothek konfigurierbarer KI-Agenten-Pipelines, die auf dem Ollama LLM-Framework aufbauen. Es bietet Dutzende einsatzbereiter Workflows – wie Zusammenfassung, Übersetzung, Code-Review, Datenextraktion, E-Mail-Entwurf und mehr – die in YAML- oder JSON-Definitionen miteinander verknüpft werden können. Nutzer installieren Ollama, klonen das Repository, wählen oder passen einen Workflow an und führen ihn über CLI aus. Alle Prozesse erfolgen lokal auf Ihrem Rechner, was den Datenschutz gewährleistet und eine schnelle Iteration sowie konsistente Ergebnisse über Projekte hinweg ermöglicht.
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