Эффективные 資料科學工具 решения

Используйте 資料科學工具 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

資料科學工具

  • DeepSeek R1 – это передовая открытая модель ИИ, специализированная в рассуждениях, математике и программировании.
    0
    0
    Что такое Deepseek R1?
    DeepSeek R1 представляет собой значительный прорыв в области искусственного интеллекта, обеспечивая первоклассную производительность в задачах рассуждения, математики и кодирования. Используя сложную архитектуру MoE (Mixture of Experts) с 37B активными параметрами и 671B общими параметрами, DeepSeek R1 реализует передовые методы усиленного обучения для достижения лучших в своем классе показателей. Модель обеспечивает устойчивую производительность, включая 97,3% точности на MATH-500 и 96,3% по перцентилю на Codeforces. Ее открытая природа и экономически эффективные варианты развертывания делают ее доступной для широкого спектра приложений.
    Основные функции Deepseek R1
    • Передовые способности рассуждений
    • Высокая математическая точность
    • Превосходная производительность в программировании
    • Доступность с открытым исходным кодом
    Плюсы и минусы Deepseek R1

    Минусы

    Нет прямой информации о простых интерфейсах или приложениях для конечных пользователей.
    Ограниченная информация об интеграциях экосистемы, помимо API и локального развертывания.
    Не предоставлены ссылки на специализированные мобильные или расширенные приложения.

    Плюсы

    Открытый исходный код с лицензией MIT, позволяющей коммерческое использование и модификации.
    Очень конкурентоспособные цены, на 90-95% дешевле по сравнению с аналогичными моделями OpenAI.
    Передовые показатели в задачах рассуждения, математики и генерации кода.
    Поддержка локального развертывания и нескольких вариантов моделей для разных потребностей ресурсов.
    Продвинутые функции усиленного обучения, такие как самопроверка и многошаговое рассуждение.
    API совместим с конечными точками OpenAI, поддерживает длинные контексты до 128К токенов.
    Полностью работает в браузере с поддержкой WebGPU, позволяя использовать оффлайн.
    Цены Deepseek R1
    Есть бесплатный планNo
    Детали бесплатной пробной версии
    Модель ценообразованияОплата по мере использования
    Требуется кредитная картаNo
    Есть пожизненный планNo
    Частота выставления счетовНа основе использования

    Детали плана ценообразования

    Входные токены (Кэш попал)

    0.14 USD
    • Стоимость за миллион входных токенов при попадании в кэш

    Входные токены (Кэш промах)

    0.55 USD
    • Стоимость за миллион входных токенов при промахе кэша

    Выходные токены

    2.19 USD
    • Стоимость за миллион выходных токенов
    Для получения последних цен посетите: https://deepseek-r1.com
  • WisBot: Улучшите кодирование и обучение в Jupyter Notebook с помощью AI-помощника.
    0
    0
    Что такое WisBot?
    WisBot – это помощник на основе AI, целью которого является повышение эффективности и результативности data scientists и машинных инженеров. Адаптированный для использования в Jupyter Notebook, WisBot предлагает функции для лучшего понимания ваших данных и поддержки различных задач от探索データ分析 до машинного обучения. Благодаря возможности анализировать ваш код, WisBot стремится ускорить процесс кодирования и облегчить обучение, становясь незаменимым инструментом для тех, кто участвует в интенсивных проектах по data science.
  • AI_RAG — это фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий агентам ИИ выполнять генерацию с помощью поиска, используя внешние источники знаний.
    0
    0
    Что такое AI_RAG?
    AI_RAG предоставляет модульное решение для генерации с дополнением поиска, сочетающее индексирование документов, векторный поиск, генерацию встраиваний и создание ответов с помощью LLM. Пользователи готовят корпуса текстовых документов, подключают векторное хранилище вроде FAISS или Pinecone, настраивают эндпоинты для встраиваний и LLM, запускают процесс индексирования. При получении запроса AI_RAG извлекает наиболее релевантные участки, передает их вместе с подсказкой выбранной модели и возвращает контекстно обоснованный ответ. Его расширяемый дизайн позволяет создавать собственные коннекторы, поддержку нескольких моделей и тонкую настройку параметров поиска и генерации, что идеально подходит для баз знаний и продвинутых чат-агентов.
Рекомендуемые