Herramientas 機械学習パイプライン de alto rendimiento

Accede a soluciones 機械学習パイプライン que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

機械学習パイプライン

  • Conjunto de flujos de trabajo de agentes AI preconstruidos para Ollama LLM, que habilitan resúmenes automáticos, traducción, generación de código y otras tareas.
    0
    1
    ¿Qué es Ollama Workflows?
    Ollama Workflows es una biblioteca de código abierto de pipelines de agentes AI configurables construidos sobre el framework Ollama LLM. Ofrece docenas de flujos de trabajo predefinidos — como resumen, traducción, revisión de código, extracción de datos, redacción de correos electrónicos y más — que se pueden encadenar en definiciones YAML o JSON. Los usuarios instalan Ollama, clonan el repositorio, seleccionan o personalizan un flujo de trabajo, y lo ejecutan vía CLI. Todo el procesamiento ocurre localmente en su máquina, preservando la privacidad de datos y permitiendo una rápida iteración y resultados consistentes en diferentes proyectos.
  • Metaflow es una biblioteca de Python diseñada para desarrollar y gestionar proyectos reales de ciencia de datos.
    0
    0
    ¿Qué es metaflow.org?
    Metaflow es una biblioteca de Python que ayuda a los científicos de datos y a los ingenieros a construir, gestionar y escalar proyectos reales de ciencia de datos. Originado en Netflix, Metaflow ofrece soluciones optimizadas para el desarrollo, despliegue y operación de diversas aplicaciones intensivas en datos, especialmente aquellas que involucran aprendizaje automático (ML), inteligencia artificial (AI) y ciencia de datos. Al ofrecer APIs coherentes, simplifica la orquestación de flujos de trabajo, el movimiento de datos, el seguimiento de versiones y la escalabilidad de computación en la nube, asegurando un desarrollo eficiente del proyecto de principio a fin.
  • DALI permite consultas interactivas y análisis de documentos multimodales mediante modelos integrados de visión y lenguaje para extraer información estructurada.
    0
    0
    ¿Qué es DALI?
    DALI proporciona un SDK modular y extensible para construir agentes de IA documental capaces de procesar imágenes, PDFs y archivos escaneados. Integra motores OCR y modelos visión-lenguaje para detectar elementos de diseño, extraer tablas y responder consultas de usuarios. Los desarrolladores pueden personalizar pipelines, integrar diferentes LLMs y desplegar interfaces web o de línea de comandos interactivas. Tiene soporte incorporado para caché, procesamiento por lotes y orquestación multi-modelo, lo que acelera las tareas de comprensión de documentos con código mínimo.
  • Un marco de recuperación mejorada de código abierto para el ajuste fino que impulsa el rendimiento de modelos de texto, imagen y video con recuperación escalable.
    0
    0
    ¿Qué es Trinity-RFT?
    Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) es un marco de código abierto unificado diseñado para mejorar la precisión y eficiencia del modelo combinando flujos de trabajo de recuperación y ajuste fino. Los usuarios pueden preparar un corpus, construir un índice de recuperación y conectar el contexto recuperado directamente en los bucles de entrenamiento. Soporta recuperación multimodal para texto, imágenes y videos, se integra con almacenes vectoriales populares y ofrece métricas de evaluación y scripts de implementación para prototipado rápido y despliegue en producción.
  • Agent Control Plane orquesta la construcción, despliegue, escalar y monitoreo de agentes de IA autónomos integrados con herramientas externas.
    0
    0
    ¿Qué es Agent Control Plane?
    Agent Control Plane ofrece un plano de control centralizado para diseñar, orquestar y operar agentes de IA autónomos a gran escala. Los desarrolladores pueden configurar comportamientos del agente mediante definiciones declarativas, integrar servicios y APIs externas como herramientas, y encadenar flujos de trabajo en múltiples pasos. Admite despliegues en contenedores con Docker o Kubernetes, monitorización en tiempo real, registro y métricas a través de un panel web. El framework incluye una CLI y una API REST para automatización, permitiendo iteraciones sin problemas, control de versiones y restauración de configuraciones del agente. Con una arquitectura de plugins extensible y escalabilidad incorporada, Agent Control Plane acelera todo el ciclo de vida del agente IA, desde pruebas locales hasta entornos de producción de nivel empresarial.
  • ClassiCore-Public automatiza la clasificación ML, ofreciendo preprocesamiento de datos, selección de modelos, ajuste de hiperparámetros y despliegue escalable de API.
    0
    0
    ¿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.
Destacados