Tromero — это передовая платформа для обучения и размещения ИИ, использующая технологии блокчейн, чтобы предоставить предприятиям конкурентное преимущество. Она позволяет пользователям более эффективно обучать и разворачивать модели машинного обучения с меньшими затратами. Разработанная для масштабируемости и удобства использования, Tromero поддерживает кластеры GPU и предлагает различные инструменты для оценки производительности, бенчмаркинга и мониторинга в реальном времени. Независимо от того, хотите ли вы обучать сложные модели или размещать ИИ-приложения, Tromero предоставляет комплексную структуру, максимизирующую использование ресурсов и минимизирующую расходы.

H2O.ai — это ведущая платформа ИИ, которая предоставляет пользователям возможность эффективно создавать, управлять и развертывать модели машинного обучения. Она предлагает набор инструментов, включая автоматизированное машинное обучение, библиотеки с открытым исходным кодом и облачные сервисы, предназначенные для упрощения рабочего процесса машинного обучения. Независимо от того, решают ли пользователи задачи больших данных или стремятся улучшить существующие приложения, H2O.ai поддерживает широкий спектр случаев использования благодаря своей гибкой архитектуре и мощным алгоритмам.

Turbo Registry — это высокопроизводительный загрузчик моделей ИИ, который упрощает процесс развертывания моделей машинного обучения. Оптимизируя загрузку контейнеров, он достигает сокращения времени холодного запуска до 90%. Основанное на Rust, это решение повышает эффективность и скорость, что делает его особенно подходящим для современных приложений ИИ. Оно совместимо с различными облачными инфраструктурами и гарантирует быстрый и надежный доступ к моделям ИИ, снижая задержки и улучшая производительность.

PoplarML – это платформа, которая облегчает развертывание готовых к производству, масштабируемых систем машинного обучения с минимальными инженерными усилиями. Она позволяет командам преобразовывать свои модели в готовые к использованию API конечные точки с помощью одной команды. Эта возможность значительно снижает сложность и время, обычно связанные с развертыванием моделей ML, обеспечивая эффективное и надежное масштабирование моделей в различных средах. Используя PoplarML, организации могут сосредоточиться больше на создании и улучшении моделей, а не на сложностях развертывания и масштабируемости.