万能なframeworks MLツール

多様な用途に対応可能なframeworks MLツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

frameworks ML

  • 機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイメントのためのリーディングプラットフォーム。
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    Hugging Faceとは?
    Hugging Faceは、モデルライブラリ、データセット、モデルのトレーニングとデプロイメントのためのツールを包括する機械学習(ML)のための包括的なエコシステムを提供します。AIを民主化することに焦点を当てており、利用者、研究者、開発者向けにユーザーフレンドリーなインターフェースとリソースを提供しています。Transformersライブラリのような機能を備え、Hugging FaceはMLモデルの作成、ファインチューニング、デプロイメントのワークフローを加速し、利用者が最新のAI技術を簡単かつ効果的に活用できるようにしています。
    Hugging Face コア機能
    • モデルライブラリ
    • データセット
    • トレーニングツール
    • デプロイメントAPI
    Hugging Face 長所と短所

    短所

    エンタープライズ機能に対する価格が高い可能性
    一部の高度な機能には学習曲線が必要
    モバイルおよび拡張機能のサポートに関する情報が限られている

    長所

    豊富な事前学習済みAIモデルとデータセットのライブラリ
    強力なコミュニティと協力プラットフォーム
    商用サポート付きのオープンソースツール
    NLPやビジョンを含む複数のAIユースケースをサポート
    モデルの共有および展開が容易
    Hugging Face 価格設定
    無料プランありYES
    無料体験の詳細
    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
    請求頻度月額

    料金プランの詳細

    PRO

    9 USD
    • 10× プライベートストレージ容量
    • 20× 含まれる推論クレジット
    • 8× ZeroGPU クォータと最高キュー優先度
    • Spaces Dev モード & ZeroGPU Spaces ホスティング
    • HF プロフィールでブログ記事を公開
    • プライベートデータセット用のデータセットビューア
    • Pro バッジでサポートを表示

    Team

    20 USD
    • SSO と SAML サポート
    • ストレージ地域でデータ場所を選択
    • 監査ログによる詳細なアクションレビュー
    • リソースグループによる詳細アクセス制御
    • リポジトリ使用状況の分析
    • 認証ポリシーとデフォルトリポジトリ可視性の設定
    • 集中トークン管理と承認
    • プライベートデータセット用データセットビューア
    • Spaces の高度な計算オプション
    • 全組織メンバーが ZeroGPU と推論プロバイダーの PRO 利点を取得

    Enterprise

    50 USD
    • チームプランの全ての利点
    • 年間契約による管理請求
    • 法務およびコンプライアンスプロセス
    • パーソナライズサポート
    最新の価格については、こちらをご覧ください: https://huggingface.co/pricing
  • Lambdaは、機械学習モデルを効率的に開発および配備するためのAIエージェントです。
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    Lambdaとは?
    Lambdaは、データサイエンティストのワークフローを効率化するために、機械学習モデルを構築、トレーニング、配備するための強力なツールを提供するように設計されています。主な特徴には、高性能GPUおよびクラウドソリューションが含まれており、迅速な実験とモデルの反復が可能です。さらに、Lambdaはさまざまな機械学習フレームワークをサポートしており、ユーザーがAIおよびML技術の力を活用しながら既存のワークフローをシームレスに統合できるようにします。
  • TensorStaxは、機械学習のデプロイメントと管理を最適化することに特化したAIエージェントです。
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    TensorStaxとは?
    TensorStaxは、組織が機械学習のワークフローを効率的に管理するための包括的なソリューションを提供します。機械学習モデルを生産環境に統合するプロセスを簡素化し、モデルのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、リソース使用の最適化のために自動スケーリングをサポートします。TensorStaxを使用することで、チームはMLデプロイメントから洞察を得て、モデルが効果的にビジネス目標と一致するように維持できます。このAIエージェントは、機械学習の運用の生産性を向上させ、持続可能なAIプラクティスを確保するのに理想的です。
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