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.

NVIDIA Cosmos é uma plataforma de desenvolvimento de IA que fornece aos desenvolvedores um conjunto de ferramentas avançadas para gerenciamento de dados, treinamento de modelos e implantação. Suporta várias estruturas de aprendizado de máquina, permitindo que os usuários pré-processam dados de forma eficiente, treinem modelos usando GPUs poderosas e integrem esses modelos em aplicações do mundo real. A plataforma é projetada para otimizar o ciclo de vida de desenvolvimento de IA, facilitando a construção, teste e implantação de modelos de IA.

Massed Compute oferece potência computacional de GPU e CPU de primeira linha para todas as suas aplicações, seja para treinamento de IA, renderização de VFX, análise de dados ou simulações científicas. Ao eliminar o intermediário e operar toda a infraestrutura internamente, a Massed Compute garante desempenho otimizado, segurança aprimorada e confiabilidade inigualável. Seus planos flexíveis e acessíveis permitem o acesso sob demanda a recursos de computação poderosos, além de suporte direto de especialistas em hardware e software.

Shumai é uma poderosa biblioteca de tensor projetada para JavaScript e TypeScript, criada pela Facebook Research (FAIR). A biblioteca se destaca por seu alto desempenho, conectividade de rede e capacidades diferenciáveis. Construída usando Bun e Flashlight, permite que os desenvolvedores integrem funcionalidades de aprendizado profundo e aprendizado de máquina em aplicativos da web sem problemas. Suporta recursos como computação em GPU, tornando-a ideal para cálculos científicos complexos e treinamento de modelos. Shumai visa fornecer um ambiente robusto para desenvolver modelos avançados de aprendizado de máquina em um ecossistema TypeScript.