Novedades 효율적인 AI 워크플로우 para este año

Encuentra herramientas 효율적인 AI 워크플로우 diseñadas para las necesidades modernas de los profesionales.

효율적인 AI 워크플로우

  • Integra IA con la plataforma simple y eficiente de Myple.
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    ¿Qué es Myple?
    Myple proporciona una interfaz limpia y eficiente para construir, escalar y asegurar aplicaciones de IA fácilmente. Los usuarios pueden integrar IA en minutos, gracias a su soporte para SDKs de código abierto para múltiples lenguajes y marcos. La plataforma está diseñada para entregar aplicaciones de IA listas para producción con agentes de IA seguros gestionados y modelos RAG, lo que la convierte en una solución ideal para desplegar proyectos de IA con el mínimo esfuerzo.
  • SidekickSpace te ayuda a usar inteligencia artificial generativa de manera segura con una herramienta de redacción para información sensible.
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    ¿Qué es SidekickSpace?
    SidekickSpace es una plataforma que te permite mejorar tu uso de la tecnología de IA generativa. Con su herramienta de redacción, los usuarios pueden reemplazar texto sensible con marcadores, asegurando que no se exponga ninguna información confidencial o privada al utilizar los servicios de IA. La herramienta permite a los usuarios experimentar contenido generado por IA de manera precisa, al permitir que los marcadores sean reemplazados por el texto original en la salida final. Este proceso fluido garantiza tanto eficiencia como seguridad en la comunicación y generación de contenido.
  • 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.
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