Outils 확장 가능한 AI 인프라 simples et intuitifs

Explorez des solutions 확장 가능한 AI 인프라 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

확장 가능한 AI 인프라

  • Ajustez finement et fournissez des LLM open-source sur une infrastructure sans serveur évolutive.
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    Qu'est-ce que Predibase ?
    Predibase offre le moyen le plus rapide et le plus efficace d'ajuster finement et de fournir n'importe quel grand modèle de langage open-source. Conçu spécifiquement pour les développeurs, il permet un déploiement et un fonctionnement sans faille des LLM open-source sur une infrastructure robuste sans serveur. Avec Predibase, vous pouvez gérer l'ensemble du cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique, de la formation au déploiement, garantissant haute performance et scalabilité.
  • RunPod est une plateforme cloud pour le développement et l'évolution de l'IA.
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    Qu'est-ce que RunPod ?
    RunPod est un service de cloud computing GPU distribué mondialement, conçu pour développer, former et évoluer des modèles IA. Il fournit une plateforme complète avec des GPU à la demande, des options de calcul sans serveur et une gestion logicielle complète pour garantir une mise en œuvre sans faille des applications AI. Idéal pour les praticiens de l'IA, l'infrastructure de RunPod gère tout, du déploiement à l'évolution, devenant ainsi l'épine dorsale des projets IA/ML réussis.
  • Run.ai améliore l'entraînement des modèles d'IA grâce à une automatisation intelligente et à la gestion de GPU virtuels.
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    Qu'est-ce que Run ?
    Run.ai est une plateforme d'IA robuste qui automatise la gestion des ressources GPU pour l'entraînement des modèles d'IA. En tirant parti d'une orchestration intelligente, elle garantit une utilisation efficace des ressources, permettant aux data scientists et aux ingénieurs en apprentissage automatique de se concentrer sur l'expérimentation et l'amélioration des modèles. La plateforme prend en charge des flux de travail collaboratifs, une distribution dynamique des charges de travail et une surveillance des ressources en temps réel, facilitant ainsi une itération et un déploiement plus rapides des modèles d'IA dans des environnements de production.
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