Die besten 확장 가능한 AI 인프라-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 확장 가능한 AI 인프라-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

확장 가능한 AI 인프라

  • Feinabstimmung und Bereitstellung von Open-Source-LLMs auf skalierbarer serverloser Infrastruktur.
    0
    0
    Was ist Predibase?
    Predibase bietet den schnellsten und effizientesten Weg, um jedes Open-Source-große Sprachmodell feinabzustimmen und bereitzustellen. Speziell für Entwickler erstellt, ermöglicht es nahtloses Deployment und Betrieb von Open-Source-LLMs auf einer robusten serverlosen Infrastruktur. Mit Predibase können Sie den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen von der Schulung bis zur Bereitstellung verwalten und so hohe Leistung und Skalierbarkeit gewährleisten.
  • RunPod ist eine Cloud-Plattform für die Entwicklung und Skalierung von KI.
    0
    0
    Was ist RunPod?
    RunPod ist ein global verteilter GPU-Cloud-Computing-Dienst, der für die Entwicklung, das Training und die Skalierung von KI-Modellen konzipiert wurde. Es bietet eine umfassende Plattform mit bedarfsgerechten GPUs, serverlosen Rechenoptionen und einem vollständigen Softwaremanagement-Stack, um eine nahtlose Bereitstellung von KI-Anwendungen zu gewährleisten. Die Infrastruktur von RunPod eignet sich ideal für KI-Praktiker, da sie alles von der Bereitstellung bis zur Skalierung verwaltet und das Rückgrat für erfolgreiche KI/ML-Projekte bildet.
  • Run.ai verbessert das Training von KI-Modellen durch intelligente Automatisierung und Verwaltung virtueller GPUs.
    0
    0
    Was ist Run?
    Run.ai ist eine robuste KI-Plattform, die die Verwaltung von GPU-Ressourcen für das Training von KI-Modellen automatisiert. Durch die Nutzung intelligenter Orchestrierung wird eine effiziente Nutzung der Ressourcen sichergestellt, sodass Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen sich auf Experimente und Modellverbesserungen konzentrieren können. Die Plattform unterstützt kollaborative Workflows, dynamische Arbeitslastverteilung und Echtzeit-Ressourcenüberwachung, was die schnellere Iteration und Bereitstellung von KI-Modellen in Produktionsumgebungen erleichtert.
Ausgewählt