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Outils pipeline de machine learning simples et intuitifs

Explorez des solutions pipeline de machine learning conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

pipeline de machine learning

  • 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.

  • ClassiCore-Public

    ClassiCore-Public automatise la classification ML, offrant le prétraitement des données, la sélection de modèles, la réglage des hyperparamètres et le déploiement d'API évolutives.
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    Qu'est-ce que ClassiCore-Public ?
    ClassiCore-Public fournit un environnement complet pour construire, optimiser et déployer des modèles de classification. Il dispose d'un créateur de pipelines intuitif qui gère l'ingestion de données brutes, le nettoyage et l'ingénierie des fonctionnalités. Le zoo de modèles intégré comprend des algorithmes tels que Forêts Aléatoires, SVMs et architectures de Deep Learning. L'optimisation automatisée des hyperparamètres utilise la recherche bayésienne pour trouver les réglages optimaux. Les modèles entraînés peuvent être déployés en tant qu'API RESTful ou microservices, avec des tableaux de bord de surveillance qui suivent les performances en temps réel. Les plugins extensibles permettent aux développeurs d'ajouter des prétraitements, visualisations ou de nouvelles cibles de déploiement, faisant de ClassiCore-Public une solution idéale pour les tâches de classification à l'échelle industrielle.
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