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Qwak

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Qwak
精選

Qwak 是什麼?

Qwak 是一個創新的 AI 代理,旨在簡化機器學習工作流。它自動化關鍵任務,如數據準備、特徵工程、模型選擇和部署。通過利用最前沿的算法和用戶友好的界面,Qwak 使得用戶能夠構建、評估和優化機器學習模型,而無需廣泛的編程技能。這一平台非常適合數據科學家、分析師以及尋求迅速有效利用 AI 技術的企業。

誰會使用 Qwak?

  • 數據科學家
  • 機器學習工程師
  • 商業分析師
  • 開發人員
  • 研究人員

如何使用 Qwak?

  • 步驟 1:註冊 Qwak 帳戶。
  • 步驟 2:上傳您的數據集。
  • 步驟 3:使用平台的工具準備和清理您的數據。
  • 步驟 4:從可用選項中選擇適當的模型。
  • 步驟 5:訓練模型並評估其性能。
  • 步驟 6:將模型部署以進行實時預測。

平台

  • web
  • mac
  • windows
  • ios
  • android

Qwak 的核心特徵與益處

主要功能

  • 數據準備
  • 模型創建
  • 自動化部署
  • 性能評估
  • 協作工具

優點

  • 提高效率
  • 用戶友好的界面
  • 需要較少的編碼
  • 更快的部署時間
  • 與其他工具的集成

Qwak 的主要使用案例與應用

  • 預測分析
  • 客戶細分
  • 銷售預測
  • 欺詐檢測
  • 圖像分類

Qwak 的優點與缺點

優點

涵蓋 MLOps、LLMOps 及功能商店的全面一體化平台。
支援 AI 專案中多角色的協作。
GPU 及 CPU 上均可輕鬆一鍵訓練與部署。
具備異常檢測與通知整合的即時模型監控。
支援批次與串流模型服務,以靈活部署。
優化部署熱門開源 LLM 模型,如 Llama 3 及 Mistral 7b。
功能商店整合資料生命週期管理與向量庫以支援嵌入向量。

缺點

未明確提及行動或桌面應用程式。
未找到專屬 Discord 或 Telegram 社群平台。
主網站無法看到詳細價格資訊;需進一步詢問。
因功能廣泛,對非常小的團隊可能較複雜。

Qwak 的定價

有免費方案No
免費試用詳情
定價模式收費
是否需要信用卡No
付款起點150 USD
有終身方案No
計費頻率每月

價格方案詳情

Pro

150 USD
  • 25 GB 基本消耗
  • 社群支援
  • 通用二進位檔儲存庫
  • 發布生命週期管理
  • 無限次 Docker Hub 拉取
  • 完整容器註冊中心
  • 雲端原生管理平台

Enterprise X

950 USD
  • 125 GB + 1000 ML 點數基本消耗
  • SLA 支援|99.9% 運行時間
  • 進階安全性
  • 套件策劃與目錄
  • 全球聯邦儲存庫
  • 企業存取控制(SSO)
  • 強化 SCA 及模型安全
  • AI/ML 生命週期管理
  • AI/ML 服役
  • 與 GitHub 的一站式平台體驗

Enterprise +

0 USD
  • 自訂消耗
  • 高觸控支援
  • 策略性多年度合約
  • 全球存取聯邦
  • 軟體發放
  • 分散式邊緣節點
  • 進階流量管理
  • 第三方證據收集
  • 多雲與陰影 AI/ML 部署
  • ML 用串流功能商店

Pro X

27000 USD
  • 1 台伺服器
  • SLA 支援
  • 通用二進位檔儲存庫
  • 發布生命週期管理
  • 強化 SCA 及模型安全
  • 完整容器註冊中心

Enterprise X (Yearly)

48000 USD
  • 3 台伺服器
  • SLA 支援
  • 高可用性
  • 全球聯邦儲存庫
  • 企業存取控制(SSO)
  • AI/ML 生命週期管理
  • AI/ML 服役
  • 與 GitHub 的一站式平台體驗

Enterprise + (Yearly)

0 USD
  • 6 台伺服器
  • 24/7 高觸控支援
  • 全球存取聯邦
  • 軟體發放
  • 分散式邊緣節點
  • 私有 CDN
  • 第三方證據收集
  • 多雲與陰影 AI/ML 部署
  • ML 用串流功能商店
最新價格,請訪問: https://www.qwak.com/pricing

Qwak 的常見問答

Qwak 公司信息

Qwak 的分析

訪問隨時間變化

每月訪問次數
5.2k
平均訪問時長
00:00:20
每次訪問的頁面數
1.69
跳出率
45.72%
Aug 2025 - Oct 2025 所有流量

地理位置

前 5 區域
United States
34.17%
India
24.73%
Vietnam
14.23%
Germany
9.64%
Pakistan
7.73%
Aug 2025 - Oct 2025 全球桌面版

流量來源

Search
46.69%
Direct
36.57%
Referrals
9.17%
Social
5.48%
Paid Referrals
1.67%
Mail
0.11%
Aug 2025 - Oct 2025 桌面版

熱門關鍵詞

關鍵詞流量每次點擊成本
feature stor usecase examples270 $ --
qwak.com60 $ --
qwak documentation how to set llm api ket50 $ --
qwak cli get build runtime logs40 $ --
what is offline en online machine learning40 $ --

Qwak 評論

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Qwak 的主要競爭對手和替代方案?

  • DataRobot
  • H2O.ai
  • Google Cloud AutoML
  • Microsoft Azure ML

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