Эффективные frameworks ML решения

Используйте frameworks ML инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

frameworks ML

  • Ведущая платформа для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
    0
    0
    Что такое Hugging Face?
    Hugging Face предоставляет комплексную экосистему для машинного обучения (ML), включая библиотеки моделей, наборы данных и инструменты для обучения и развертывания моделей. Его основное внимание сосредоточено на демократизации ИИ с помощью удобных интерфейсов и ресурсов для практиков, исследователей и разработчиков. С такими функциями, как библиотека Transformers, Hugging Face ускоряет рабочий процесс создания, дообучения и развертывания моделей ML, позволяя пользователям легко и эффективно использовать последние достижения в области технологий ИИ.
    Основные функции Hugging Face
    • Библиотеки моделей
    • Наборы данных
    • Инструменты обучения
    • API для развертывания
    Плюсы и минусы Hugging Face

    Минусы

    Цены могут быть высокими для корпоративных функций
    Некоторые продвинутые функции требуют обучения
    Ограниченная информация о поддержке мобильных и расширенных приложений

    Плюсы

    Обширная библиотека предварительно обученных ИИ моделей и наборов данных
    Сильное сообщество и совместная платформа
    Открытый исходный код с коммерческой поддержкой
    Поддерживает несколько вариантов использования ИИ, включая NLP и компьютерное зрение
    Удобство совместного использования и развертывания моделей
    Цены Hugging Face
    Есть бесплатный планYES
    Детали бесплатной пробной версии
    Модель ценообразованияFreemium
    Требуется кредитная картаNo
    Есть пожизненный планNo
    Частота выставления счетовЕжемесячно

    Детали плана ценообразования

    PRO

    9 USD
    • 10× приватный объем хранения
    • 20× включенные кредиты на инференс
    • 8× квота ZeroGPU и наивысший приоритет в очереди
    • Режим разработчика Spaces и хостинг ZeroGPU Spaces
    • Публикуйте статьи в блоге в вашем профиле HF
    • Просмотрщик наборов данных для приватных данных
    • Покажите вашу поддержку значком Pro

    Team

    20 USD
    • Поддержка SSO и SAML
    • Выбор местоположения данных с помощью регионов хранения
    • Подробные обзоры действий с логами аудита
    • Гранулярный контроль доступа через группы ресурсов
    • Аналитика использования репозиториев
    • Настройка политик аутентификации и видимости репозиториев по умолчанию
    • Централизованный контроль токенов и утверждений
    • Просмотрщик наборов данных для приватных данных
    • Расширенные вычислительные опции для Spaces
    • Все члены организации получают PRO-преимущества ZeroGPU и поставщиков инференса

    Enterprise

    50 USD
    • Все преимущества плана Team
    • Управляемый биллинг с годовыми обязательствами
    • Юридические и комплаенс процессы
    • Персонализированная поддержка
    Для получения последних цен посетите: https://huggingface.co/pricing
  • Лямбда - это AI-агент для эффективной разработки и развертывания моделей машинного обучения.
    0
    0
    Что такое Lambda?
    Лямбда предназначена для оптимизации рабочего процесса ученых данных, предлагая мощные инструменты для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Ключевые функции включают высокопроизводительные решения GPU и облака, которые позволяют быстро проводить эксперименты и итерации моделей. Кроме того, Лямбда поддерживает различные рамки машинного обучения, позволяя пользователям легко интегрировать свои существующие рабочие процессы, используя мощь технологий AI и ML.
  • TensorStax - это агент ИИ, специализирующийся на оптимизации развертывания и управления машинным обучением.
    0
    0
    Что такое TensorStax?
    TensorStax предлагает комплексное решение для организаций, позволяющее эффективно управлять рабочими процессами машинного обучения. Он упрощает интеграцию моделей машинного обучения в производственные среды, позволяет в реальном времени отслеживать производительность модели и поддерживает автоматическое масштабирование для оптимизации использования ресурсов. С помощью TensorStax команды могут получать аналитические данные из своих развертываний машинного обучения, гарантируя, что модели остаются эффективными и соответствуют бизнес-целям. Этот агент ИИ идеально подходит для повышения производительности в операциях машинного обучения и обеспечения устойчивых практик ИИ.
Рекомендуемые