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Solutions desdobramento de modelos à prix réduit

Accédez à des outils desdobramento de modelos abordables et puissants, conçus pour répondre à vos besoins professionnels et personnels.

desdobramento de modelos

  • Trinity-RFT

    Un cadre de récupération améliorée open-source pour le fine-tuning qui améliore les performances des modèles de texte, d'image et de vidéo avec une récupération évolutive.
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    Qu'est-ce que Trinity-RFT ?
    Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) est un cadre open-source unifié conçu pour améliorer la précision et l'efficacité du modèle en combinant flux de travail de récupération et de fine-tuning. Les utilisateurs peuvent préparer un corpus, construire un index de récupération et insérer le contexte récupéré directement dans les boucles d'entraînement. Il supporte la récupération multimodale pour le texte, les images et la vidéo, s'intègre avec des magasins vectoriels populaires, et propose des métriques d'évaluation ainsi que des scripts de déploiement pour un prototypage rapide et un déploiement en production.
    Fonctionnalités principales de Trinity-RFT
    • Construction d'index de récupération multimodale
    • Pipeline de fine-tuning augmenté par récupération
    • Intégration avec FAISS et autres magasins vectoriels
    • Modules de récupération et d'encodeur configurables
    • Outils d'évaluation et d'analyse intégrés
    • Scripts de déploiement pour la plateforme ModelScope
    Avantages et inconvénients de Trinity-RFT

    Inconvénients

    Actuellement en développement actif, ce qui pourrait limiter la stabilité et la préparation à la production.
    Nécessite des ressources informatiques importantes (Python >=3.10, CUDA >=12.4, et au moins 2 GPU).
    Le processus d'installation et de configuration pourrait être complexe pour les utilisateurs non familiers avec les frameworks d'apprentissage par renforcement et la gestion des systèmes distribués.

    Avantages

    Prend en charge des modes d'affinage par renforcement unifiés et flexibles incluant on-policy, off-policy, synchrone, asynchrone et entraînement hybride.
    Conçu avec une architecture découplée séparant explorateur et formateur pour des déploiements distribués évolutifs.
    Gestion robuste des interactions agent-environnement prenant en compte les récompenses retardées, les échecs et les latences longues.
    Pipelines de traitement systématique des données optimisés pour des données diverses et désordonnées.
    Prise en charge de la formation humaine en boucle et intégration avec les principaux ensembles de données et modèles de Huggingface et ModelScope.
    Open source avec développement actif et documentation complète.

  • clear.ml

    ClearML est une plateforme MLOps open-source pour gérer les flux de travail en apprentissage automatique.
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    Qu'est-ce que clear.ml ?
    ClearML est une plateforme MLOps de niveau entreprise et open-source qui automatise et optimise l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Avec des fonctionnalités telles que la gestion des expériences, la gestion des versions de données, le déploiement de modèles et l'automatisation des pipelines, ClearML aide les data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique et les équipes DevOps à gérer efficacement leurs projets ML. La plateforme peut être scalée d'un développeur individuel à de grandes équipes, fournissant une solution unifiée pour toutes les opérations ML.

  • Hugging Face

    Plateforme de premier plan pour construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique.
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    Qu'est-ce que Hugging Face ?
    Hugging Face fournit un écosystème complet pour l'apprentissage automatique (ML), englobant des bibliothèques de modèles, des ensembles de données et des outils pour entraîner et déployer des modèles. Son objectif est de démocratiser l'IA en offrant des interfaces et des ressources conviviales aux praticiens, chercheurs et développeurs. Avec des fonctionnalités telles que la bibliothèque Transformers, Hugging Face accélère le flux de travail de création, ajustement et déploiement des modèles ML, permettant aux utilisateurs de tirer parti des dernières avancées en technologie IA de manière simple et efficace.
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