Soluções 實時性能監控 adaptáveis

Aproveite ferramentas 實時性能監控 que se ajustam perfeitamente às suas necessidades.

實時性能監控

  • ClassiCore-Public automatiza a classificação ML, oferecendo pré-processamento de dados, seleção de modelos, ajuste de hiperparâmetros e implantação escalável de API.
    0
    0
    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.
    Recursos Principais do ClassiCore-Public
    • Módulos de pré-processamento de dados e engenharia de recursos
    • Repositório de modelos integrado com algoritmos clássicos e de deep learning
    • Ajuste automático de hiperparâmetros via otimização bayesiana
    • Ferramentas CLI para criação de pipelines de ponta a ponta
    • Suporte para implantação como API RESTful e Docker
    • Painéis de monitoramento em tempo real
    • Arquitetura de plugins extensível
  • Ferramenta movida por IA para automatizar processos complexos de back-office.
    0
    0
    O que é Boogie?
    GradientJ é uma plataforma movida por IA projetada para ajudar equipes não técnicas a automatizar procedimentos intricados de back-office. Ela aproveita grandes modelos de linguagem para lidar com tarefas que, de outra forma, seriam terceirizadas para trabalhadores offshore. Essa automação facilita economias significativas de tempo e custo, aumentando a eficiência geral. Os usuários podem construir e implantar aplicativos robustos de modelos de linguagem, monitorar seu desempenho em tempo real e melhorar a saída do modelo por meio de feedback contínuo.
Em Destaque