Test LLMs
Modelle lokal ausführen und trainieren
Hugging Face Transformers ist eine der beliebtesten Open-Source-Bibliotheken zur Nutzung, zum Training und zur Bereitstellung von LLMs wie GPT, BERT und vielen anderen. Es bietet ein umfassendes Ökosystem, das vortrainierte Modelle, Datensätze und nahtlose Integration mit dem Hugging Face Hub für Feinabstimmung und Bereitstellung umfasst.
LangChain ist ein Framework, das für den Aufbau von Anwendungen mit LLMs entwickelt wurde. Es ermöglicht Entwicklern, Sprachmodelle mit externen Datenquellen, APIs und Datenbanken zu verbinden. LangChain bietet Werkzeuge für fortgeschrittenes Prompt Engineering, das Verwalten von Gesprächsverläufen und die Integration von LLMs in komplexe Workflows.
LitGPT ist ein Projekt von Lightning AI, das das Lightning-Framework nutzt, um das Training, die Feinabstimmung und die Bereitstellung von GPT-basierten Modellen zu erleichtern. Es integriert sich nahtlos mit anderen Lightning AI-Tools und bietet optimierte Workflows für den Umgang mit großangelegten Sprachmodellen mit verbesserter Leistung und Skalierbarkeit.
Beschreibung: LitServe ist ein Bereitstellungstool von Lightning AI, das für die schnelle und effiziente Bereitstellung von KI-Modellen entwickelt wurde. Es vereinfacht die Integration von LLMs in Echtzeitanwendungen, indem es skalierbare und optimierte Servicemöglichkeiten bietet.
Axolotl ist eine cloudbasierte Plattform, die darauf abzielt, die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von KI-Modellen, einschließlich LLMs, zu optimieren. Sie bietet Funktionen wie automatisches Skalieren, Überwachung und Integration mit verschiedenen Cloud-Diensten, was die Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen ohne umfangreiche Infrastrukturverwaltung erleichtert.
Modelle online ausprobieren
Hugging Face ist eine führende Plattform und Gemeinschaft für maschinelles Lernen, die besonders für ihre Arbeit im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) bekannt ist. Sie bietet Werkzeuge, Bibliotheken und Ressourcen, die die Entwicklung, den Austausch und die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen erleichtern. Es bietet mehrere Bereiche wie:
Modelle: Ein umfangreiches Repository von vortrainierten Modellen für maschinelles Lernen, in dem Benutzer Modelle für verschiedene Aufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung, Bilderkennung und mehr durchsuchen, herunterladen und integrieren können.
Datensätze: Eine umfassende Sammlung von Datensätzen, die zum Trainieren und Bewerten von Modellen verwendet werden. Sie erleichtert den einfachen Zugang zu verschiedenen Datenquellen, sodass Benutzer Daten für ihre spezifischen Projekte im Bereich maschinelles Lernen finden und nutzen können.
Spaces: Eine Plattform zum Hosten und Teilen von interaktiven Anwendungen für maschinelles Lernen und Demos. Sie ermöglicht Entwicklern, ihre Modelle in Aktion zu präsentieren, benutzerfreundliche Schnittstellen zu erstellen und mit anderen durch das Teilen von Live-Demos zusammenzuarbeiten.
TensorFlow Hub ist ein umfassendes Repository wiederverwendbarer Module für maschinelles Lernen, das von Google entwickelt wurde. Es konzentriert sich darauf, das Teilen und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen zu erleichtern, insbesondere von solchen, die mit TensorFlow erstellt wurden.
Module: Eine umfangreiche Sammlung vortrainierter Modelle und Modellkomponenten, in der Benutzer Module für Aufgaben wie Bildklassifizierung, Text-Embedding und mehr durchsuchen, herunterladen und integrieren können.
Tutorials: Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Beispiele, die Benutzern helfen, zu verstehen, wie man Modelle mit TensorFlow Hub implementiert und feinabstimmt.
Dokumentation: Umfassende Anleitungen und API-Referenzen, die Entwicklern helfen, die Ressourcen des Repositories effektiv zu nutzen.
Replicate ist eine Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, Modelle für maschinelles Lernen in der Cloud über eine einfache API auszuführen. Sie konzentriert sich darauf, ML-Modelle leicht zugänglich und bereitstellbar zu machen, ohne dass umfangreiche Infrastruktur eingerichtet werden muss.
Modelle: Ein Repository von Modellen für maschinelles Lernen, die von der Gemeinschaft beigetragen wurden, in dem Benutzer Modelle durchsuchen, ausprobieren und mit minimalem Aufwand in ihre Anwendungen integrieren können.
API-Zugriff: Einfache APIs zum Ausführen von Modellen, die es Entwicklern ermöglichen, Modelle mühelos innerhalb ihrer eigenen Anwendungen bereitzustellen und zu skalieren.
Last updated