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Ferramentas pipeline de machine learning para todas as ocasiões

Obtenha soluções pipeline de machine learning flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

pipeline de machine learning

  • Trinity-RFT

    Uma estrutura de ajuste fino alimentada por recuperação de código aberto que potencializa o desempenho de modelos de texto, imagem e vídeo com recuperação escalável.
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    O que é Trinity-RFT?
    Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) é uma estrutura unificada de código aberto projetada para melhorar a precisão e eficiência do modelo combinando fluxos de trabalho de recuperação e ajuste fino. Os usuários podem preparar um corpus, construir um índice de recuperação e inserir o contexto recuperado diretamente nos loops de treinamento. Suporta recuperação multimodal para texto, imagens e vídeos, integra-se com armazenamentos de vetores populares e oferece métricas de avaliação e scripts de implantação para prototipagem rápida e implantação em produção.
    Recursos Principais do Trinity-RFT
    • Construção de índice de recuperação multimodal
    • Pipeline de ajuste fino reforçado por recuperação
    • Integração com FAISS e outros armazéns de vetores
    • Módulos de recuperador e codificador configuráveis
    • Ferramentas de avaliação e análise integradas
    • Scripts de implantação para a plataforma ModelScope
    Prós e Contras do Trinity-RFT

    Contras

    Atualmente em desenvolvimento ativo, o que pode limitar a estabilidade e a prontidão para produção.
    Requer recursos computacionais significativos (Python >=3.10, CUDA >=12.4 e pelo menos 2 GPUs).
    O processo de instalação e configuração pode ser complexo para usuários que não estão familiarizados com frameworks de aprendizado por reforço e gerenciamento de sistemas distribuídos.

    Prós

    Suporta modos unificados e flexíveis de fine-tuning por reforço, incluindo on-policy, off-policy, treinamento síncrono, assíncrono e híbrido.
    Projetado com arquitetura desacoplada que separa explorador e treinador para implantações distribuídas e escaláveis.
    Interação robusta agente-ambiente que lida com recompensas atrasadas, falhas e altas latências.
    Pipelines sistemáticas de processamento de dados otimizados para dados diversos e desorganizados.
    Suporta treinamento com intervenção humana e integração com principais datasets e modelos do Huggingface e ModelScope.
    Código aberto com desenvolvimento ativo e documentação abrangente.

  • ClassiCore-Public

    ClassiCore-Public automatiza a classificação ML, oferecendo pré-processamento de dados, seleção de modelos, ajuste de hiperparâmetros e implantação escalável de API.
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    O que é ClassiCore-Public?
    ClassiCore-Public fornece um ambiente completo para construir, otimizar e implantar modelos de classificação. Possui um construtor de pipelines intuitivo que lida com ingestão de dados brutos, limpeza e engenharia de recursos. O repositório de modelos integrado inclui algoritmos como Florestas Aleatórias, SVMs e arquiteturas de deep learning. A otimização automática de hiperparâmetros utiliza otimização bayesiana para encontrar configurações ideais. Modelos treinados podem ser implantados como APIs RESTful ou microsserviços, com painéis de monitoramento que acompanham métricas de desempenho em tempo real. Plugins extensíveis permitem aos desenvolvedores adicionar pré-processamento personalizado, visualizações ou novos destinos de implantação, tornando o ClassiCore-Public ideal para tarefas de classificação em escala industrial.
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