Innovations en outils optimisation de modèle

Découvrez des solutions optimisation de modèle révolutionnaires qui transforment votre manière de travailler au quotidien.

optimisation de modèle

  • Créez et déployez des modèles d'apprentissage automatique avec les flux de travail automatisés d'ApXML.
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    Qu'est-ce que ApX Machine Learning ?
    ApXML propose des flux de travail automatisés pour la construction et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique, facilitant le travail des utilisateurs avec l'analyse de données tabulaires, les prévisions et les modèles linguistiques personnalisés. Avec des cours complets, des capacités d'ajustement fin, un déploiement de modèles via des API et un accès à des GPUs puissants, ApXML combine connaissances et outils pour soutenir les utilisateurs à chaque étape de leur parcours en apprentissage automatique.
  • Une plateforme pour prototyper, évaluer et améliorer rapidement les applications LLM.
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    Qu'est-ce que Inductor ?
    Inductor.ai est une plateforme robuste visant à habiliter les développeurs à construire, prototyper et affiner des applications de modèles de langage de grande taille (LLM). Grâce à une évaluation systématique et à une itération constante, il facilite le développement de fonctionnalités fiables et de haute qualité alimentées par LLM. Avec des fonctionnalités telles que des terrains de jeu personnalisés, des tests continus et une optimisation des hyperparamètres, Inductor garantit que vos applications LLM sont toujours prêtes pour le marché, rationalisées et rentables.
  • LossLens AI est un assistant alimenté par l'IA qui analyse les courbes de perte d'apprentissage automatique pour diagnostiquer les problèmes et suggérer des améliorations d'hyperparamètres.
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    Qu'est-ce que LossLens AI ?
    LossLens AI est un assistant intelligent conçu pour aider les praticiens en apprentissage automatique à comprendre et optimiser leurs processus de formation du modèle. En ingérant des journaux de perte et des métriques, il génère des visualisations interactives des courbes d'entraînement et de validation, identifie les divergences ou le surapprentissage et fournit des explications en langage naturel. En tirant parti de modèles linguistiques avancés, il propose des suggestions de réglage d'hyperparamètres et d'arrêt anticipé contextuelles. L'agent prend en charge les flux de travail collaboratifs via une API REST ou une interface web, permettant aux équipes d'itérer plus rapidement et d'obtenir de meilleures performances du modèle.
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