Herramientas scalable AI infrastructure de alto rendimiento

Accede a soluciones scalable AI infrastructure que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

scalable AI infrastructure

  • Ajustar y ofrecer LLM de código abierto en una infraestructura escalable sin servidor.
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    ¿Qué es Predibase?
    Predibase ofrece la forma más rápida y eficiente de ajustar finamente y ofrecer cualquier modelo de lenguaje grande de código abierto. Construido específicamente para desarrolladores, permite un despliegue y funcionamiento sin problemas de LLM de código abierto en una infraestructura robusta sin servidor. Con Predibase, puede gestionar todo el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático, desde la formación hasta el despliegue, asegurando un alto rendimiento y escalabilidad.
  • RunPod es una plataforma en la nube para el desarrollo y escalado de IA.
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    ¿Qué es RunPod?
    RunPod es un servicio de computación en la nube GPU distribuido globalmente, diseñado para desarrollar, entrenar y escalar modelos de IA. Proporciona una plataforma integral con GPUs bajo demanda, opciones de computación sin servidor y una pila completa de gestión de software para asegurar un despliegue sin problemas de las aplicaciones de IA. Ideal para los practicantes de IA, la infraestructura de RunPod maneja todo, desde el despliegue hasta el escalado, convirtiéndose en la columna vertebral de proyectos exitosos de IA/ML.
  • Run.ai mejora el entrenamiento de modelos de IA con automatización inteligente y gestión de GPU virtuales.
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    ¿Qué es Run?
    Run.ai es una plataforma robusta de IA que automatiza la gestión de recursos GPU para el entrenamiento de modelos de IA. Al aprovechar la orquestación inteligente, garantiza una utilización eficiente de los recursos, permitiendo a los científicos de datos y a los ingenieros de aprendizaje automático centrarse en la experimentación y la mejora de modelos. La plataforma admite flujos de trabajo colaborativos, distribución dinámica de cargas de trabajo y monitoreo de recursos en tiempo real, facilitando una iteración y despliegue más rápidos de modelos de IA en entornos de producción.
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