TorchVision est un paquet dans PyTorch conçu pour faciliter le développement d'applications de vision par ordinateur. Il offre une collection d'ensembles de données populaires tels qu'ImageNet et COCO, ainsi qu'une variété de modèles pré-entraînés qui peuvent être facilement intégrés dans des projets. Des transformations pour le prétraitement et l'augmentation d'images sont également incluses, simplifiant la préparation des données pour l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. En fournissant ces ressources, TorchVision permet aux développeurs de se concentrer sur l'architecture et l'entraînement des modèles sans avoir besoin de créer chaque composant de zéro.

Lamini est une plateforme d'entreprise spécialisée qui permet aux équipes de logiciels de créer, gérer et déployer facilement des modèles de langage volumineux (LLMs). Elle fournit des outils complets pour le développement, le perfectionnement et le déploiement de modèles, garantissant que chaque étape du processus est intégrée de manière transparente. Avec ses meilleures pratiques intégrées et son interface web conviviale, Lamini accélère le cycle de développement des LLM, permettant aux entreprises de tirer efficacement et en toute sécurité parti de la puissance de l'intelligence artificielle, que ce soit déployé sur site ou sur des GPU hébergés par Lamini.

MindSpore est conçu pour simplifier le développement et le déploiement de modèles d'IA sur diverses plateformes. Ses principales caractéristiques incluent des API faciles à utiliser, une exécution efficace et un support pour une large gamme de matériels. MindSpore facilite le développement collaboratif et une utilisation efficace des ressources, ce qui le rend idéal pour la recherche, les applications industrielles et les fins éducatives. De plus, il offre des mesures de sécurité et de confidentialité robustes, garantissant une utilisation sûre des technologies d'IA.