Ferramentas desarrollo de aprendizaje automático para todas as ocasiões

Obtenha soluções desarrollo de aprendizaje automático flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

desarrollo de aprendizaje automático

  • Ajuste e monetize seus modelos de IA facilmente com um clique.
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    O que é Bakery By Bagel?
    Bakery.dev é uma plataforma open-source projetada para simplificar e agilizar o ajuste e a monetização de modelos de IA. Ao fornecer uma interface amigável, ela permite que startups de IA, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores criem, carreguem conjuntos de dados, ajustem as configurações do modelo e ofereçam seus modelos em um marketplace. Com suporte integrado para modelos de IA populares e armazenamento descentralizado, Bakery.dev se destaca como uma ferramenta robusta e eficiente para qualquer pessoa que queira aprimorar suas soluções de IA e gerar receita.
    Recursos Principais do Bakery By Bagel
    • Criar/carregar conjuntos de dados
    • Ajustar configurações do modelo
    • Monetizar modelos no Marketplace
    • Suporte para modelos Bagel e Hugging Face
    Prós e Contras do Bakery By Bagel

    Contras

    Prós

    Plataforma de código aberto que promove colaboração e inovação.
    Ajuste fino e monetização fáceis de modelos de IA com um clique.
    Suporta modelos tanto de código aberto quanto proprietários.
    Integra-se com fontes populares de modelos de IA como Hugging Face.
    Projetado para startups, engenheiros e pesquisadores de IA.
    Preços do Bakery By Bagel
    Tem plano gratuitoNo
    Detalhes do teste gratuito
    Modelo de preços
    Cartão de crédito é necessárioNo
    Tem plano vitalícioNo
    Frequência de cobrança
    Para os preços mais recentes, visite: https://bakery.dev
  • Um framework de código aberto em Python para construir, testar e evoluir agentes modulare baseados em LLM com suporte integrado de ferramentas.
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    O que é llm-lab?
    O llm-lab fornece um conjunto de ferramentas flexível para criar agentes inteligentes usando grandes modelos de linguagem. Inclui um mecanismo de orquestração de agentes, suporte a templates de prompts personalizados, rastreamento de memória e estado, e integração transparente com APIs externas e plugins. Os usuários podem criar cenários, definir cadeias de ferramentas, simular interações e coletar registros de desempenho. O framework também oferece um conjunto de testes embutido para validar o comportamento do agente contra resultados esperados. Projetado para ser extensível, o llm-lab permite que desenvolvedores troquem provedores de LLM, adicionem novas ferramentas e evoluam a lógica do agente através de experimentação iterativa.
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