Novedades распределённое обучение para este año

Encuentra herramientas распределённое обучение diseñadas para las necesidades modernas de los profesionales.

распределённое обучение

  • Plataforma de aprendizaje profundo de código abierto para un mejor entrenamiento de modelos y ajuste de hiperparámetros.
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    ¿Qué es determined.ai?
    Determined AI es una plataforma avanzada de aprendizaje profundo de código abierto que simplifica las complejidades del entrenamiento de modelos. Proporciona herramientas para un entrenamiento distribuido eficiente, ajuste de hiperparámetros integrado y gestión robusta de experimentos. Diseñada específicamente para empoderar a los científicos de datos, acelera el ciclo de vida de desarrollo de modelos al mejorar el seguimiento de experimentos, simplificar la gestión de recursos y garantizar la tolerancia a fallos. La plataforma se integra sin problemas con marcos populares como TensorFlow y PyTorch y optimiza la utilización de GPU y CPU para un rendimiento máximo.
    Características principales de determined.ai
    • Entrenamiento Distribuido
    • Ajuste de Hiperparámetros
    • Gestión de Experimentos
    • Integración sin problemas con TensorFlow y PyTorch
    • Gestión de Recursos
    • Tolerancia a Fallos
    Pros y Contras de determined.ai

    Desventajas

    No es de código abierto.
    No hay integraciones directas con aplicaciones para consumidores.
    Los detalles de precios no están listados de forma destacada.

    Ventajas

    Plataforma empresarial para entrenamiento de aprendizaje profundo.
    Soporta entrenamiento distribuido y optimización de hiperparámetros.
    Facilita la colaboración y gestión de experimentos.
    Optimizado para escalabilidad y eficiencia.
    Precios de determined.ai
    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://determined.ai
  • MARTI es una caja de herramientas de código abierto que ofrece entornos estandarizados y herramientas de evaluación para experimentos de aprendizaje por refuerzo multiagente.
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    ¿Qué es MARTI?
    MARTI (Toolkit e Interfaz de Aprendizaje por Refuerzo Multiagente) es un marco orientado a la investigación que simplifica el desarrollo, evaluación y evaluación comparativa de algoritmos RL multiagente. Ofrece una arquitectura plug-and-play donde los usuarios pueden configurar entornos personalizados, políticas de agentes, estructuras de recompensas y protocolos de comunicación. MARTI se integra con bibliotecas de aprendizaje profundo populares, soporta aceleración GPU y entrenamiento distribuido, y genera registros y visualizaciones detalladas para análisis de rendimiento. El diseño modular del paquete permite la creación rápida de prototipos de enfoques novedosos y comparaciones sistemáticas con líneas base estándar, siendo ideal para investigaciones académicas y proyectos piloto en sistemas autónomos, robótica, IA de juegos y escenarios cooperativos multiagente.
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