Test LLMs

Esegui e addestra modelli localmente

Hugging Face Transformers è una delle librerie open-source più popolari per utilizzare, addestrare e distribuire LLM come GPT, BERT e molti altri. Offre un ecosistema completo che include modelli pre-addestrati, dataset e integrazione senza soluzione di continuità con l'Hugging Face Hub per il fine-tuning e la distribuzione.

LangChain è un framework progettato per costruire applicazioni con LLM. Permette agli sviluppatori di connettere modelli linguistici con fonti di dati esterne, API e database. LangChain fornisce strumenti per l'ingegneria avanzata dei prompt, la gestione della cronologia delle conversazioni e l'integrazione degli LLM in flussi di lavoro complessi.

LitGPT è un progetto sviluppato da Lightning AI che sfrutta il framework Lightning per facilitare l'addestramento, il fine-tuning e la distribuzione di modelli basati su GPT. Si integra senza problemi con altri strumenti di Lightning AI, fornendo flussi di lavoro ottimizzati per gestire modelli linguistici su larga scala con prestazioni e scalabilità migliorate.

Descrizione: LitServe è uno strumento di distribuzione di Lightning AI progettato per distribuire rapidamente ed efficientemente modelli AI. Semplifica l'integrazione degli LLM in applicazioni in tempo reale fornendo capacità di servizio scalabili e ottimizzate.

Axolotl è una piattaforma basata su cloud progettata per semplificare la distribuzione, la scalabilità e la gestione di modelli AI, inclusi gli LLM. Offre funzionalità come scalabilità automatizzata, monitoraggio e integrazione con vari servizi cloud, rendendo più facile distribuire modelli in ambienti di produzione senza una gestione infrastrutturale estesa.

Prova modelli online

Hugging Face è una piattaforma e comunità leader per l'apprendimento automatico, particolarmente nota per il suo lavoro nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Fornisce strumenti, librerie e risorse che rendono più facile sviluppare, condividere e distribuire modelli di apprendimento automatico. Offre diverse sezioni come:

  • Modelli: Un vasto repository di modelli di apprendimento automatico pre-addestrati dove gli utenti possono navigare, scaricare e integrare modelli per vari compiti come generazione di testo, traduzione, riconoscimento di immagini e altro.

  • Dataset: Una collezione completa di dataset utilizzati per addestrare e valutare modelli. Facilita l'accesso a fonti di dati diverse, consentendo agli utenti di trovare e utilizzare dati per i loro specifici progetti di apprendimento automatico.

  • Spazi: Una piattaforma per ospitare e condividere applicazioni di apprendimento automatico interattive e dimostrazioni. Permette agli sviluppatori di mostrare i loro modelli in azione, creare interfacce user-friendly e collaborare con altri condividendo dimostrazioni dal vivo.

TensorFlow Hub è un repository completo di moduli di apprendimento automatico riutilizzabili sviluppati da Google. Si concentra sul facilitare la condivisione e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico, specialmente quelli costruiti con TensorFlow.

  • Moduli: Una vasta collezione di modelli pre-addestrati e componenti di modelli dove gli utenti possono navigare, scaricare e integrare moduli per compiti come classificazione delle immagini, embedding di testo e altro.

  • Tutorial: Guide passo-passo ed esempi che aiutano gli utenti a capire come implementare e ottimizzare modelli utilizzando TensorFlow Hub.

  • Documentazione: Guide complete e riferimenti API che assistono gli sviluppatori nell'utilizzare efficacemente le risorse del repository.

Replicate è una piattaforma che consente agli sviluppatori di eseguire modelli di apprendimento automatico nel cloud tramite una semplice API. Si concentra sul rendere i modelli ML facilmente accessibili e distribuibili senza la necessità di una configurazione infrastrutturale estesa.

  • Modelli: Un repository di modelli di apprendimento automatico contribuiti dalla comunità che gli utenti possono navigare, provare e integrare nei loro applicativi con il minimo sforzo.

  • Accesso API: API semplici per eseguire modelli che consentono agli sviluppatori di distribuire e scalare modelli senza sforzo all'interno delle proprie applicazioni.

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