Novedades machine learning development para este año

Encuentra herramientas machine learning development diseñadas para las necesidades modernas de los profesionales.

machine learning development

  • Ajusta y monetiza tus modelos de IA fácilmente con un clic.
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    ¿Qué es Bakery By Bagel?
    Bakery.dev es una plataforma de código abierto diseñada para simplificar y agilizar el ajuste y la monetización de modelos de IA. Al proporcionar una interfaz fácil de usar, permite a startups de IA, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores crear, subir conjuntos de datos, ajustar la configuración del modelo y ofrecer sus modelos en un mercado. Con soporte integrado para modelos de IA populares y almacenamiento descentralizado, Bakery.dev se destaca como una herramienta robusta y eficiente para cualquier persona que busque mejorar sus soluciones de IA y generar ingresos.
  • Devin AI: un ingeniero autónomo de IA pionero para la optimización del desarrollo de software.
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    ¿Qué es DevinAI.dev?
    Devin AI es un ingeniero autónomo de IA avanzado diseñado para optimizar los procesos de desarrollo de software. Aprovecha la IA para entender, aprender y adaptarse a patrones de datos intrincados, realizando una variedad de tareas que reducen la necesidad de intervención manual. Esto permite a desarrolladores e ingenieros concentrarse más en la resolución creativa de problemas y menos en tareas repetitivas y mundanas. Devin AI tiene como objetivo mejorar la productividad, reducir el tiempo de desarrollo y facilitar la entrega de soluciones de software complejas de manera más eficiente.
  • Un marco de trabajo de código abierto en Python para construir, probar y evolucionar agentes modulares basados en LLM con soporte de herramientas integradas.
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    ¿Qué es llm-lab?
    llm-lab proporciona un conjunto de herramientas flexible para crear agentes inteligentes que utilizan grandes modelos de lenguaje. Incluye un motor de orquestación de agentes, soporte para plantillas de prompts personalizadas, seguimiento de memoria y estado, e integración sin problemas con APIs y plugins externos. Los usuarios pueden escribir escenarios, definir cadenas de herramientas, simular interacciones y recopilar registros de rendimiento. El marco también ofrece un conjunto de pruebas incorporado para validar el comportamiento de los agentes contra resultados esperados. Diseñado para ser extensible, llm-lab permite a los desarrolladores cambiar proveedores de LLM, agregar nuevas herramientas y evolucionar la lógica de los agentes mediante experimentación iterativa.
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