Novedades визуализация результатов para este año

Encuentra herramientas визуализация результатов diseñadas para las necesidades modernas de los profesionales.

визуализация результатов

  • Plataforma de desarrollador de IA para rastrear, visualizar y gestionar modelos de aprendizaje automático.
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    ¿Qué es Prompts?
    Weights & Biases (W&B) es una plataforma integral de desarrollador de IA diseñada para simplificar el proceso de entrenamiento, ajuste fino y gestión de modelos de aprendizaje automático. Proporciona herramientas que permiten a los desarrolladores rastrear experimentos, visualizar resultados y gestionar el ciclo de vida de los modelos de ML. Al centralizar estas operaciones, W&B asegura que los científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático puedan monitorear eficientemente el rendimiento de sus modelos, detectar regresiones y mantener una documentación clara de la evolución del modelo.
    Características principales de Prompts
    • Rastreo de Experimentos
    • Gestión de Hiperparámetros
    • Visualización de Modelos
    • Documentación Colaborativa
    • Versionado de Modelos
    • Análisis de Desempeño
    Pros y Contras de Prompts

    Desventajas

    No es de código abierto.
    Los detalles de precios pueden requerir suscripción para funciones completas.

    Ventajas

    Seguimiento y visualización completa de experimentos de ML.
    Soporta colaboración y reproducibilidad para equipos.
    Se integra con frameworks populares de aprendizaje automático.
    Mejora la transparencia y eficiencia del flujo de trabajo.
    Precios de Prompts
    Cuenta con plan gratuitoYES
    Detalles de la prueba gratuitaPrueba gratuita de 30 días para el plan Pro
    Modelo de preciosFreemium
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturaciónMensual

    Detalles del plan de precios

    Gratis

    0 USD
    • Evaluaciones de aplicaciones de IA
    • Seguimiento de aplicaciones de IA
    • Evaluadores de aplicaciones de IA
    • Seguimiento de experimentos de modelos de IA
    • Registro y seguimiento de linaje de activos de IA
    • Soporte comunitario

    Pro

    50 USD
    • Todas las funcionalidades del plan Gratis
    • Automatizaciones CI/CD
    • Alertas por Slack y correo electrónico
    • Equipos ilimitados para colaboración
    • Controles de acceso basados en equipos
    • Cuentas de servicio
    • Soporte prioritario por correo y chat

    Enterprise

    • Todas las funcionalidades del plan Pro
    • Opción de inquilino único con elección de región
    • Opción compatible con HIPAA
    • Conectividad privada segura
    • Clave de cifrado gestionada por el cliente
    • Inicio de sesión único (SSO)
    • Provisionamiento automático de usuarios
    • Roles personalizados
    • Registros de auditoría
    • Paquete de soporte empresarial
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://wandb.ai
  • Dreamspace.art ofrece un lienzo infinito para la visualización de modelos de IA y la exploración de comandos.
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    ¿Qué es Dreamspace?
    Dreamspace.art es una plataforma versátil que ofrece un lienzo infinito para experimentar con modelos de IA. Permite a los usuarios ejecutar comandos, visualizar y comparar salidas, y encadenarlos para fomentar una mejor comprensión y conocimientos de los grandes modelos de lenguaje. Ya sea que seas un investigador analizando salidas de IA o un profesional creativo que busca organizar pensamientos en formatos visuales, Dreamspace.art proporciona las herramientas para experimentar e innovar de manera responsable con tecnologías de IA.
  • Un marco de trabajo en Python de código abierto para organizar torneos entre grandes modelos de lenguaje con el fin de comparar automáticamente su rendimiento.
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    ¿Qué es llm-tournament?
    llm-tournament ofrece un enfoque modular y extensible para la evaluación comparativa de grandes modelos de lenguaje. Los usuarios definen participantes (LLMs), configuran brackets de torneo, especifican mensajes y lógica de puntuación, y ejecutan rondas automatizadas. Los resultados se agregan en tablas de clasificación y visualizaciones, permitiendo decisiones informadas para la selección y ajuste fino de los LLM. El marco soporta definiciones personalizadas de tareas, métricas de evaluación y ejecución en lotes en entornos en la nube o locales.
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