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Predibase
スケーラブルなサーバーレスインフラストラクチャでオープンソースのLLMを微調整して提供します。
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Predibaseとは?
Predibaseは、任意のオープンソースの大規模言語モデルを微調整して提供するための最も迅速かつ効率的な方法を提供します。開発者向けに特別に構築されており、堅牢なサーバーレスインフラストラクチャ上でオープンソースのLLMのシームレスなデプロイと操作を可能にします。Predibaseを使用することで、トレーニングからデプロイまで機械学習モデルのライフサイクル全体を管理でき、高いパフォーマンスとスケーラビリティを保証します。
Predibase コア機能
簡単なモデル微調整
サーバーレスデプロイ
リアルタイム監視
インフラ管理
さまざまなLLMのサポート
Predibase 長所と短所
短所
価格情報が直接入手しにくく、価格ページの閲覧が必要。
モバイルアプリやブラウザ拡張機能の直接的な存在は確認されていない。
プラットフォームの能力を十分に活用するには技術的専門知識が必要な場合がある。
長所
強化学習を用いて最小限のラベル付きデータでモデルのファインチューニングが可能。
リアルタイムで報酬関数を調整する連続ライブトレーニングをサポート。
最大4倍高速なマルチLoRA推論を提供。
GPUリソースを動的に管理するオートスケーリングインフラを提供。
SOC 2 タイプII認証と24時間365日のオンコールサポートなど企業向け機能。
クラウドおよびオンプレミスプライベートクラウドを含む柔軟な展開オプション。
他のソリューションに比べモデルのトレーニングとサービングのコストを大幅削減。
透明性とコミュニティ協力を支援するオープンソースコンポーネントを提供。
Predibase 価格設定
無料プランあり
YES
無料体験の詳細
無料プランは最大1ユーザー、レート制限付きの無料共有サーバーレス推論、30日間有効の25ドル無料クレジット込み
料金モデル
フリーミアム
クレジットカードが必要か
No
生涯プランあり
No
請求頻度
料金プランの詳細
無料プラン
0 USD
最大1ユーザー
A100 GPUによる最高水準のファインチューニング
プライベートサーバーレスデプロイメント1つ(レート制限なし)
オートスケーリングとスケールダウン0対応
LoRAXで単一GPU上に無制限のアダプターを提供
テスト用の共有サーバーレス推論(レート制限あり)無料提供
利用可能なすべてのベースモデルへのアクセス
ファイルアップロードによるデータ接続
同時トレーニングジョブ2件
アプリ内チャット、メール、Discordサポート
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企業プラン (SaaS)
USD
無料プランのすべてに加え、チーム全体の追加席数
サービング計算のボリューム割引
需要増加に対応するためのスケーリング保証インスタンス
バースト使用の追加レプリカ
追加のプライベートサーバーレスデプロイメント
稼働時間SLAの保証
Snowflake、Databricks、S3、BigQueryなどによるデータ接続
追加の同時トレーニングジョブ
専用Slackチャンネルと専門家によるコンサルティング時間
さらに表示
企業向け仮想プライベートクラウド (VPC)
USD
企業向けSaaS同様、独自クラウド(AWS、Azure、GCP)へ直接展開可能
自社クラウドの契約を利用
自社GPUによる使用最適化
企業向けセキュリティとコンプライアンス
割引:
30日間有効の無料25ドルクレジット;エンタープライズ顧客向けボリューム割引あり
最新の価格については、こちらをご覧ください:
https://www.predibase.com/pricing
RunPod
RunPodはAI開発とスケーリングのためのクラウドプラットフォームです。
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RunPodとは?
RunPodは、AIモデルの開発、トレーニング、およびスケーリングのために設計された、グローバルに分散されたGPUクラウドコンピューティングサービスです。オンデマンドのGPU、サーバーレスコンピューティングオプション、およびシームレスなAIアプリケーションデプロイメントを確保するための完全なソフトウェア管理スタックを提供する包括的なプラットフォームです。AIプラクティショナーに最適なRunPodのインフラストラクチャは、デプロイメントからスケーリングまでを処理し、成功するAI/MLプロジェクトの基盤となります。
RunPod コア機能
RunPod 長所と短所
RunPod 価格設定
Run
Run.aiは、インテリジェントな自動化と仮想GPU管理により、AIモデルのトレーニングを強化します。
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Runとは?
Run.aiは、AIモデルのトレーニングのためのGPUリソース管理を自動化する強力なAIプラットフォームです。インテリジェントなオーケストレーションを活用することで、リソースの効率的な利用を保証し、データサイエンティストや機械学習エンジニアが実験やモデルの改善に集中できるようにします。このプラットフォームは、コラボレーティブなワークフロー、動的なワークロード分配、リアルタイムのリソース監視をサポートし、AIモデルの反復と展開を迅速に進めます。
Run コア機能
Run 長所と短所
Run 価格設定
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