專業фреймворки машинного обучения工具

專為高效與穩定性設計的фреймворки машинного обучения工具,是實現專業成果的不二選擇。

фреймворки машинного обучения

  • 一個用於開發複雜、多步驟基於LLM的應用程序的Python框架。
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    PromptMage 是什麼?
    PromptMage是一個Python框架,旨在簡化使用大型語言模型(LLM)開發複雜、多步驟應用程序的過程。它提供了多種功能,包括提示遊樂場、內置版本控制和自動生成的API。無論是小型團隊還是大型企業,PromptMage都能提高生產力,促進有效的提示測試和開發。它可以在本地或伺服器上部署,為多樣的用戶提供方便和可管理性。
  • ClassiCore-Public自動化ML分類,提供資料預處理、模型選擇、超參數調整及可擴展API部署。
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    ClassiCore-Public 是什麼?
    ClassiCore-Public提供一個完整環境,用於建立、優化和部署分類模型。具有直覺操作的流程構建器,負責從原始資料讀取、清洗及特徵工程。內建的模型庫涵蓋隨機森林、SVM及深度學習架構。自動超參數調整則利用貝氏優化尋找最佳設定。訓練好的模型支援部署成RESTful API或微服務,並配備監控儀表板,可即時追蹤效能指標。擴充插件允許開發者加入自訂資料預處理、視覺化或新部署目標,非常適合產業級分類應用。
  • Council是一個用於協調AI代理的模塊化框架,具有可定制的鏈、角色和工具集成。
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    Council 是什麼?
    Council提供了一個結構化的環境,用於設計AI代理,包括定義角色、串聯任務和集成外部工具或API。用戶可以配置記憶存儲、管理代理狀態並實現定制的推理管道。Council的插件架構支持與NLP服務、數據源和第三方工具的無縫整合,使您能夠快速建立和部署協調執行複雜任務的多代理系統,並保證其可靠性。
  • TorchVision 通過數據集、模型和轉換簡化計算機視覺任務。
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    PyTorch Vision (TorchVision) 是什麼?
    TorchVision 是一個在 PyTorch 中的包,旨在簡化開發計算機視覺應用程序的過程。它提供了流行數據集的集合,例如 ImageNet 和 COCO,以及可以輕鬆整合到項目中的各種預訓練模型。還包含了圖像預處理和增強的轉換,簡化了訓練深度學習模型的數據準備。通過提供這些資源,TorchVision 使開發者能專注於模型架構和訓練,而無需從頭開始創建每個組件。
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