Soluciones 實時性能監控 ajustadas a tus proyectos

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實時性能監控

  • ClassiCore-Public automatiza la clasificación ML, ofreciendo preprocesamiento de datos, selección de modelos, ajuste de hiperparámetros y despliegue escalable de API.
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    ¿Qué es ClassiCore-Public?
    ClassiCore-Public proporciona un entorno completo para construir, optimizar y desplegar modelos de clasificación. Cuenta con un constructor de pipelines intuitivo que maneja ingestión de datos en bruto, limpieza y generación de características. El almacén de modelos incorporado incluye algoritmos como Random Forests, SVM y arquitecturas de deep learning. El ajuste automático de hiperparámetros utiliza optimización bayesiana para encontrar configuraciones óptimas. Los modelos entrenados se pueden desplegar como API RESTful o microservicios, con paneles de monitoreo que rastrean métricas de rendimiento en tiempo real. Los plugins extensibles permiten a los desarrolladores agregar preprocesamiento personalizado, visualización o nuevos destinos de despliegue, haciendo que ClassiCore-Public sea ideal para tareas de clasificación a escala industrial.
    Características principales de ClassiCore-Public
    • Módulos de preprocesamiento de datos y generación de características
    • Almacén de modelos integrado con algoritmos clásicos y de deep learning
    • Ajuste automático de hiperparámetros mediante optimización bayesiana
    • Herramientas CLI para creación de pipelines de extremo a extremo
    • Soporte para despliegue como API RESTful y Docker
    • Paneles de monitoreo en tiempo real
    • Arquitectura de plugins extensible
  • Herramienta impulsada por IA para automatizar procesos complejos de back-office.
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    ¿Qué es Boogie?
    GradientJ es una plataforma impulsada por IA diseñada para ayudar a equipos no técnicos a automatizar procedimientos intrincados de back-office. Aprovecha grandes modelos de lenguaje para manejar tareas que de otro modo se externalizarían a trabajadores en el extranjero. Esta automatización facilita un ahorro significativo de tiempo y costos, mejorando la eficiencia general. Los usuarios pueden construir y desplegar robustas aplicaciones de modelos de lenguaje, monitorear su rendimiento en tiempo real y mejorar la salida del modelo a través de retroalimentación continua.
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