Herramientas 資料科學工具 de alto rendimiento

Accede a soluciones 資料科學工具 que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

資料科學工具

  • DeepSeek R1 es un modelo de IA avanzado y de código abierto especializado en razonamiento, matemáticas y codificación.
    0
    0
    ¿Qué es Deepseek R1?
    DeepSeek R1 representa un avance significativo en inteligencia artificial, brindando un rendimiento de primera categoría en tareas de razonamiento, matemáticas y codificación. Utilizando una sofisticada arquitectura MoE (Mixture of Experts) con 37B de parámetros activados y 671B de parámetros totales, DeepSeek R1 implementa técnicas avanzadas de aprendizaje por refuerzo para alcanzar puntos de referencia de vanguardia. El modelo ofrece un rendimiento robusto, incluyendo un 97,3% de precisión en MATH-500 y un ranking en el percentil 96,3 en Codeforces. Su naturaleza de código abierto y opciones de despliegue rentables lo hacen accesible para una amplia gama de aplicaciones.
    Características principales de Deepseek R1
    • Capacidades avanzadas de razonamiento
    • Alta precisión matemática
    • Rendimiento superior en codificación
    • Disponibilidad de código abierto
    Pros y Contras de Deepseek R1

    Desventajas

    No hay información directa sobre interfaces amigables para el usuario o aplicaciones para usuarios finales.
    Detalles limitados sobre integraciones del ecosistema más allá de la API y el despliegue local.
    No se proporcionaron enlaces a aplicaciones móviles o extensiones dedicadas.

    Ventajas

    Código abierto con licencia MIT que permite uso comercial y modificaciones.
    Precios altamente competitivos, 90-95% más baratos que modelos comparables de OpenAI.
    Rendimiento de última generación en tareas de razonamiento, matemáticas y generación de código.
    Admite despliegue local y múltiples variantes de modelos para diferentes necesidades de recursos.
    Características avanzadas de aprendizaje por refuerzo como auto-verificación y razonamiento de múltiples pasos.
    API compatible con puntos finales de OpenAI, soportando longitudes de contexto largas de hasta 128K tokens.
    Funciona completamente en el navegador con soporte WebGPU permitiendo uso sin conexión.
    Precios de Deepseek R1
    Cuenta con plan gratuitoNo
    Detalles de la prueba gratuita
    Modelo de preciosPago por uso
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturaciónBasado en uso

    Detalles del plan de precios

    Tokens de Entrada (Acierto de Caché)

    0.14 USD
    • Costo por millón de tokens de entrada con acierto de caché

    Tokens de Entrada (Fallo de Caché)

    0.55 USD
    • Costo por millón de tokens de entrada con fallo de caché

    Tokens de Salida

    2.19 USD
    • Costo por millón de tokens de salida
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://deepseek-r1.com
  • WisBot: Mejora la codificación y el aprendizaje en Jupyter Notebooks con asistencia de IA.
    0
    0
    ¿Qué es WisBot?
    WisBot es un asistente impulsado por IA que tiene como objetivo mejorar la eficiencia y eficacia de los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático. Adaptado para su uso dentro de Jupyter Notebooks, WisBot ofrece funciones para comprender mejor tus datos y apoyar diversas tareas, desde el análisis exploratorio de datos hasta el aprendizaje automático. Con capacidades para analizar tu código, WisBot busca acelerar tu proceso de codificación y facilitar un aprendizaje más rápido, convirtiéndose en una herramienta indispensable para aquellos involucrados en proyectos de ciencia de datos intensivos.
  • AI_RAG es un marco de código abierto que permite a los agentes de IA realizar generación aumentada por recuperación utilizando fuentes externas de conocimiento.
    0
    0
    ¿Qué es AI_RAG?
    AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.
Destacados