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實時性能監控

  • 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.
    Fonctionnalités principales de ClassiCore-Public
    • Modules de prétraitement des données et d'ingénierie des fonctionnalités
    • Zoo de modèles intégré avec des algorithmes classiques et de deep learning
    • Optimisation automatisée des hyperparamètres via la recherche bayésienne
    • Outils CLI pour la création de pipelines de bout en bout
    • Support du déploiement RESTful API et Docker
    • Tableaux de bord de surveillance des performances en temps réel
    • Architecture plugin extensible
  • Outil piloté par IA pour automatiser des processus de back-office complexes.
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    Qu'est-ce que Boogie ?
    GradientJ est une plateforme pilotée par l'IA conçue pour aider les équipes non techniques à automatiser des procédures de back-office complexes. Elle tire parti de grands modèles de langage pour gérer des tâches qui, autrement, seraient externalisées à des travailleurs offshore. Cette automatisation facilite d'importantes économies de temps et de coûts, améliorant ainsi l'efficacité globale. Les utilisateurs peuvent construire et déployer des applications robustes de modèles de langage, surveiller leur performance en temps réel et améliorer la sortie du modèle grâce à des retours continus.
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