Outils otimização de modelo simples et intuitifs

Explorez des solutions otimização de modelo conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

otimização de modelo

  • 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.
    Fonctionnalités principales de ApX Machine Learning
    • Flux de travail ML automatisés
    • Cours complets
    • Ajustement fin des LLM
    • Intégration avec RAG
    • Déploiement de modèle API
    • Accès à des GPUs puissants
  • 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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