Soluções parameter tuning sob medida

Explore ferramentas parameter tuning configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

parameter tuning

  • O GAMA Genstar Plugin integra modelos de IA generativa em simulações GAMA para geração automática de comportamentos de agentes e cenários.
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    O que é GAMA Genstar Plugin?
    O GAMA Genstar Plugin adiciona capacidades de IA generativa à plataforma GAMA fornecendo conectores para OpenAI, LLMs locais e endpoints de modelos personalizados. Os usuários definem prompts e pipelines em GAML para gerar decisões de agentes, descrições de ambiente ou parâmetros de cenários instantaneamente. O plugin suporta chamadas API síncronas e assíncronas, cache de respostas e ajuste de parâmetros. Simplifica a integração de modelos de linguagem natural em simulações de grande escala, reduzindo scripts manuais e promovendo comportamentos mais ricos e adaptativos.
  • LobeHub simplifica o desenvolvimento de IA com ferramentas fáceis de usar para treinamento e integração de modelos.
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    O que é LobeHub?
    O LobeHub oferece uma variedade de recursos projetados para tornar o desenvolvimento de modelos de IA acessível a todos. Os usuários podem fazer o upload facilmente de conjuntos de dados, escolher especificações de modelos e ajustar parâmetros com uma interface simples. A plataforma também fornece opções de integração, permitindo que os usuários implementem seus modelos rapidamente para aplicações do mundo real. Ao simplificar o processo de treinamento de modelos, o LobeHub atende tanto iniciantes quanto desenvolvedores experientes que buscam eficiência e facilidade de uso.
  • Wale IDE é uma plataforma tudo-em-um para engenharia de prompts.
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    O que é Wale IDE?
    Wale IDE é projetado para simplificar o fluxo de trabalho para engenharia de prompts. Ele oferece uma interface intuitiva que permite aos usuários criar, testar e refinar prompts em vários modelos de IA generativa. A plataforma suporta conjuntos de dados diversos, permitindo que os usuários avaliem o desempenho dos prompts sob várias condições. Recursos adicionais incluem ajustes de parâmetros, comparação de modelos e feedback em tempo real, todos voltados para melhorar a eficiência e a qualidade do desenvolvimento de prompts de IA.
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