A ApXML fornece todas as ferramentas para aprender, criar e implantar modelos de aprendizado de máquina, simplificando o processo tanto para iniciantes quanto para especialistas.
A ApXML fornece todas as ferramentas para aprender, criar e implantar modelos de aprendizado de máquina, simplificando o processo tanto para iniciantes quanto para especialistas.
A ApXML oferece fluxos de trabalho automatizados para construção e implantação de modelos de aprendizado de máquina, tornando mais fácil para os usuários trabalharem com análise de dados tabulares, previsões e modelos de linguagem personalizados. Com cursos abrangentes, capacidades de ajuste fino, implantação de modelos via APIs e acesso a GPUs poderosas, a ApXML combina conhecimento e ferramentas para apoiar os usuários em cada etapa de sua jornada de aprendizado de máquina.
Quem usará ApX Machine Learning?
Iniciantes em aprendizado de máquina
Especialistas em aprendizado de máquina
Cientistas de dados
Desenvolvedores de IA
Pesquisadores
Como usar ApX Machine Learning?
Passo 1: Inscreva-se na ApXML.
Passo 2: Escolha e explore cursos para aprimorar suas habilidades.
Passo 3: Use o AutoML para construir e implantar modelos com fluxos de trabalho automatizados.
Passo 4: Ajuste modelos de linguagem grandes com LangML.
Passo 5: Integre dados usando RAG e implante modelos via APIs.
Passo 6: Utilize recursos de GPU para treinamento e inferência eficientes.
Plataforma
web
Características e Benefícios Principais de ApX Machine Learning
Principais recursos
Fluxos de trabalho ML automatizados
Cursos abrangentes
Ajuste fino de LLMs
Integração com RAG
Implantação de modelo via API
Acesso a GPUs poderosas
Os benefícios
Simplifica o desenvolvimento de modelos ML
Melhora a experiência de aprendizado
Adapta modelos às necessidades específicas
Cria aplicativos cientes do contexto
Implanta soluções de IA de maneira simplificada
Suporta treinamento e inferência eficientes
Principais Casos de Uso & Aplicações de ApX Machine Learning
Previsões de dados tabulares automatizadas
Desenvolvimento de modelo de linguagem personalizado