Solutions 사용자 정의 가능한 AI 모델 à prix réduit

Accédez à des outils 사용자 정의 가능한 AI 모델 abordables et puissants, conçus pour répondre à vos besoins professionnels et personnels.

사용자 정의 가능한 AI 모델

  • Cookup.ai permet de créer facilement des applications IA pour divers cas d'utilisation.
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    Qu'est-ce que Cookup.ai ?
    Cookup.ai est une plateforme polyvalente qui permet aux utilisateurs de créer, déployer et partager facilement des applications IA. Elle possède une bibliothèque diversifiée de modèles IA préalablement construits répondant à une multitude de cas d'utilisation, tels que la génération de contenu, l'optimisation SEO et les campagnes de marketing. En tirant parti de la technologie IA, Cookup.ai vise à améliorer la productivité et la créativité, rendant des outils IA avancés accessibles tant aux utilisateurs techniques qu'aux non professionnels.
  • Un agent IA open-source combinant Mistral-7B avec Delphi pour des réponses interactives aux questions morales et éthiques.
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    Qu'est-ce que DelphiMistralAI ?
    DelphiMistralAI est une boîte à outils Python open-source qui intègre le puissant modèle LLM Mistral-7B avec le modèle de raisonnement moral Delphi. Elle offre une interface en ligne de commande et une API RESTful pour délivrer des jugements éthiques argumentés sur des scénarios fournis par l’utilisateur. Les utilisateurs peuvent déployer l’agent localement, personnaliser les critères de jugement, et inspecter les justifications générées pour chaque décision morale. Cet outil vise à accélérer la recherche en éthique de l’IA, les démonstrations éducatives, ainsi que les systèmes de prise de décision sûrs et explicables.
  • Interface web pour BabyAGI, permettant la génération, la priorisation et l'exécution autonomes des tâches alimentées par de grands modèles linguistiques.
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    Qu'est-ce que BabyAGI UI ?
    BabyAGI UI fournit une interface frontale allégée, basée sur le navigateur, pour l'agent autonome open-source BabyAGI. Les utilisateurs saisissent un objectif global et une tâche initiale; le système utilise alors de grands modèles linguistiques pour générer des tâches suivantes, les prioriser en fonction de leur pertinence par rapport à l'objectif principal, et exécuter chaque étape. Tout au long du processus, BabyAGI UI conserve un historique des tâches terminées, affiche les résultats de chaque exécution, et met à jour dynamiquement la file d'attente des tâches. Les utilisateurs peuvent ajuster des paramètres comme le type de modèle, la mémoire, et les limites d'exécution, offrant un équilibre entre automatisation et contrôle dans des flux de travail auto-dirigés.
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