Herramientas frameworks ML de alto rendimiento

Accede a soluciones frameworks ML que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

frameworks ML

  • Plataforma líder para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático.
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    ¿Qué es Hugging Face?
    Hugging Face proporciona un ecosistema completo para el aprendizaje automático (ML), que abarca bibliotecas de modelos, conjuntos de datos y herramientas para entrenar y desplegar modelos. Su enfoque está en democratizar la IA al ofrecer interfaces y recursos amigables para practicantes, investigadores y desarrolladores. Con características como la biblioteca Transformers, Hugging Face acelera el flujo de trabajo para crear, ajustar y desplegar modelos de ML, permitiendo a los usuarios aprovechar los últimos avances en tecnología de IA de manera fácil y efectiva.
    Características principales de Hugging Face
    • Bibliotecas de Modelos
    • Conjuntos de Datos
    • Herramientas de Entrenamiento
    • APIs de Despliegue
    Pros y Contras de Hugging Face

    Desventajas

    Los precios pueden ser altos para funciones empresariales
    Algunas funciones avanzadas requieren curva de aprendizaje
    Información limitada sobre soporte para aplicaciones móviles y extensiones

    Ventajas

    Biblioteca extensa de modelos de IA preentrenados y conjuntos de datos
    Comunidad fuerte y plataforma colaborativa
    Herramientas de código abierto con soporte comercial
    Soporta múltiples casos de uso de IA, incluyendo NLP y visión
    Facilidad para compartir y desplegar modelos
    Precios de Hugging Face
    Cuenta con plan gratuitoYES
    Detalles de la prueba gratuita
    Modelo de preciosFreemium
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturaciónMensual

    Detalles del plan de precios

    PRO

    9 USD
    • 10× capacidad de almacenamiento privado
    • 20× créditos de inferencia incluidos
    • 8× cuota ZeroGPU y máxima prioridad en la cola
    • Modo de desarrollo de Spaces y hosting ZeroGPU Spaces
    • Publica artículos de blog en tu perfil HF
    • Visor de conjuntos de datos para conjuntos de datos privados
    • Muestra tu apoyo con una insignia Pro

    Team

    20 USD
    • Soporte SSO y SAML
    • Elige la ubicación de los datos con Regiones de Almacenamiento
    • Revisiones detalladas de acciones con registros de auditoría
    • Control de acceso granular mediante Grupos de Recursos
    • Analítica de uso del repositorio
    • Configura políticas de autenticación y visibilidad predeterminada del repositorio
    • Control centralizado de tokens y aprobaciones
    • Visor de conjuntos de datos para conjuntos de datos privados
    • Opciones avanzadas de cómputo para Spaces
    • Todos los miembros de la organización obtienen beneficios PRO de ZeroGPU y Proveedores de Inferencia

    Enterprise

    50 USD
    • Todos los beneficios del plan Team
    • Facturación gestionada con compromisos anuales
    • Procesos legales y de cumplimiento
    • Soporte personalizado
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://huggingface.co/pricing
  • Lambda es un agente de IA para desarrollar y desplegar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente.
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    ¿Qué es Lambda?
    Lambda está diseñado para agilizar el flujo de trabajo de los científicos de datos al ofrecer herramientas potentes para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático. Las características clave incluyen soluciones de GPU de alto rendimiento y en la nube, que permiten experimentación rápida e iteración de modelos. Además, Lambda admite varios marcos de aprendizaje automático, lo que permite a los usuarios integrar sin problemas sus flujos de trabajo existentes mientras aprovechan el poder de las tecnologías de IA y ML.
  • TensorStax es un agente de IA que se especializa en optimizar el despliegue y la gestión del aprendizaje automático.
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    ¿Qué es TensorStax?
    TensorStax ofrece una solución integral para que las organizaciones gestionen sus flujos de trabajo de aprendizaje automático de manera eficiente. Agiliza la integración de modelos de ML en entornos de producción, permite el monitoreo en tiempo real del rendimiento del modelo y admite el escalado automático para optimizar el uso de recursos. Con TensorStax, los equipos pueden obtener información de sus despliegues de ML, asegurando que los modelos sigan siendo efectivos y alineados con los objetivos comerciales. Este agente de IA es ideal para mejorar la productividad en las operaciones de aprendizaje automático y garantizar prácticas de IA sostenibles.
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