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  • AutoML-Agent

    AutoML-Agent automatiza el preprocesamiento de datos, ingeniería de características, búsqueda de modelos, ajuste de hiperparámetros y despliegue mediante flujos de trabajo impulsados por LLM para cadenas de flujo de trabajo ML simplificadas.
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    ¿Qué es AutoML-Agent?
    AutoML-Agent proporciona un marco versátil basado en Python que orquesta cada etapa del ciclo de vida del aprendizaje automático a través de una interfaz de agente inteligente. Comenzando con la ingestión automática de datos, realiza análisis exploratorios, manejo de valores faltantes y creación de características mediante pipelines configurables. A continuación, realiza búsqueda de arquitectura de modelo y optimización de hiperparámetros impulsada por grandes modelos de lenguaje para sugerir configuraciones óptimas. El agente luego ejecuta experimentos en paralelo, rastreando métricas y visualizaciones para comparar el rendimiento. Una vez identificado el mejor modelo, AutoML-Agent simplifica el despliegue generando contenedores Docker o artefactos nativos en la nube compatibles con plataformas MLOps comunes. Los usuarios pueden personalizar aún más los flujos de trabajo mediante plugins y monitorear el desplazamiento del modelo con el tiempo, asegurando soluciones de IA robustas, eficientes y reproducibles en entornos de producción.
    Características principales de AutoML-Agent
    • Preprocesamiento de datos automatizado
    • Pipelines de ingeniería de características
    • Búsqueda de arquitectura de modelos impulsada por LLM
    • Optimización de hiperparámetros
    • Seguimiento y comparación de experimentos
    • Evaluación y explicabilidad del modelo
    • Automatización de despliegue (Docker, nube)
    • Extensibilidad basada en plugins
    • Monitoreo del desplazamiento del modelo
    Pros y Contras de AutoML-Agent

    Desventajas

    La posible complejidad de coordinar múltiples agentes LLM puede aumentar el costo computacional.
    La falta de información explícita de precios indica posibles costos desconocidos.
    Puede requerir recursos computacionales significativos para ejecutar toda la canalización.

    Ventajas

    Automatiza toda la canalización de AutoML, desde la recuperación de datos hasta el despliegue.
    Utiliza un marco de LLM multiagente para una ejecución de tareas eficiente y en paralelo.
    La interfaz de lenguaje natural lo hace accesible para usuarios no expertos.
    La planificación aumentada por recuperación mejora la búsqueda de soluciones óptimas.
    La verificación en múltiples etapas mejora la fiabilidad de los modelos generados.
    Demuestra altas tasas de éxito en diversos conjuntos de datos y tareas.
    Precios de AutoML-Agent
    Cuenta con plan gratuitoNo
    Detalles de la prueba gratuita
    Modelo de precios
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturación
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://deepauto-ai.github.io/automl-agent/

  • Daily spiral

    Daily Spiral convierte la productividad en un juego al puntuar tu desempeño en tareas.
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    ¿Qué es Daily spiral?
    Daily Spiral es una herramienta de productividad innovadora diseñada para ayudar a los usuarios a gestionar sus tareas de manera efectiva mientras convierte el proceso en un divertido juego. Al permitir que los usuarios registren tareas tanto positivas como negativas, el software asigna una puntuación que varía de -10 a 10 basada en el impacto de cada tarea completada. Los puntos diarios se restablecen cada mañana, ofreciendo un nuevo comienzo cada día. Los usuarios premium tienen acceso a funciones avanzadas como la personalización de tareas y una comunidad dedicada para apoyo.

  • Open Agent Leaderboard

    Open Agent Leaderboard evalúa y clasifica agentes de IA de código abierto en tareas como razonamiento, planificación, preguntas y respuestas, y utilización de herramientas.
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    ¿Qué es Open Agent Leaderboard?
    Open Agent Leaderboard ofrece una canalización de evaluación completa para agentes de IA de código abierto. Incluye un conjunto de tareas curadas que abarcan razonamiento, planificación, preguntas y respuestas, y uso de herramientas, un entorno automatizado para ejecutar agentes en ambientes aislados, y scripts para recopilar métricas de rendimiento como tasa de éxito, tiempo de ejecución y consumo de recursos. Los resultados se agregan y muestran en una tabla de clasificación basada en la web con filtros, gráficos y comparaciones históricas. El marco soporta Docker para configuraciones reproducibles, plantillas de integración para arquitecturas populares de agentes y configuraciones extensibles para añadir nuevas tareas o métricas fácilmente.
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