柔軟な效能評估ソリューション

自由度の高いカスタマイズが可能な效能評估ツールで、あなただけの効率的な作業環境を作りましょう。

效能評估

  • カスタムビジョンを使用して、画像認識のためにAIモデルを簡単にカスタマイズできます。
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    customvision.aiとは?
    カスタムビジョンは、Azure AIによって提供される機械学習サービスで、ユーザーが特定の画像を認識できるカスタムモデルを構築、トレーニング、デプロイできるようにするものです。オブジェクト検出や画像タグ付けを含む多様な画像分類タスクをサポートしています。ユーザーは自分のラベル付き画像をアップロードし、モデルをトレーニングし、パフォーマンスを評価できます。すべて簡単なウェブインターフェイスから行えます。このサービスはスケーラブルでコスト効果が高く、ユーザーは使用した時間や画像ストレージに対してのみ支払います。
    customvision.ai コア機能
    • ユーザーフレンドリーなインターフェイス
    • カスタマイズ可能な画像分類
    • オブジェクト検出サポート
    • パフォーマンス評価ツール
    • スケーラビリティとコスト効率
    customvision.ai 長所と短所

    短所

    長所

    コンピュータビジョンモデルの簡単なカスタマイズ
    ユーザー提供のラベル付き画像またはラベルなし画像のタグ付けをサポート
    モデル評価のためのシンプルなREST API
    Microsoftの信頼できる技術によってバックアップ
    customvision.ai 価格設定
    無料プランありNo
    無料体験の詳細
    料金モデル
    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
    最新の価格については、こちらをご覧ください: https://customvision.ai
  • オープンソースのPythonエージェントフレームワークで、チェーン・オブ・ソート推論を使用してLLM誘導の計画により迷路を動的に解決します。
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    LLM Maze Agentとは?
    LLM Maze Agentフレームワークは、Pythonベースの環境を提供し、大規模な言語モデルを使用してグリッド迷路をナビゲートできるインテリジェントエージェントを構築します。モジュール化された環境インターフェースとチェーン・オブ・ソートプロンプトテンプレートおよびヒューリスティックな計画を組み合わせて、エージェントは反復的にLLMに問い合わせて移動方向を決定し、障害物に適応し、内部状態表現を更新します。OpenAIとHugging Faceのモデルの即時サポートによりシームレスな統合が可能であり、構成可能な迷路生成とステップバイステップのデバッグによりさまざまな戦略を試すことができます。研究者は報酬関数を調整し、カスタム観測空間を定義し、エージェントの軌跡を可視化して推論プロセスを分析できます。この設計により、LLM Maze Agentは、LLM駆動の計画の評価、AI概念の指導、および空間推論タスクのモデルパフォーマンスのベンチマークに適した多目的ツールとなっています。
  • 新しいLLMをテストするためのコミュニティ主導のプロンプトライブラリ
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    PromptsLabsとは?
    PromptsLabsは、ユーザーが新しい言語モデルをテストするためのプロンプトを発見し、共有できるプラットフォームです。コミュニティ主導のライブラリは、コピー&ペースト可能なさまざまなプロンプトとその期待される出力を提供し、ユーザーがさまざまなLLMのパフォーマンスを理解し評価できるようにします。ユーザーは独自のプロンプトも貢献でき、常に成長し最新のリソースとして維持されています。
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