Test LLMs
Voer en oplei modelle plaaslik
Hugging Face Transformers is een van die gewildste oopbron biblioteke vir die gebruik, opleiding en ontplooiing van LLMs soos GPT, BERT, en vele ander. Dit bied 'n omvattende ekosisteem wat vooraf-geleerde modelle, datastelle, en naatlose integrasie met die Hugging Face Hub vir fyn-afstemming en ontplooiing insluit.
LangChain is 'n raamwerk ontwerp vir die bou van toepassings met LLMs. Dit stel ontwikkelaars in staat om taalmodelle met eksterne databasisse, API's, en databronne te verbind. LangChain bied gereedskap vir gevorderde promptingenieurskap, bestuur van gesprekgeskiedenis, en integrasie van LLMs in komplekse werksvloei.
LitGPT is 'n projek ontwikkel deur Lightning AI wat die Lightning-raamwerk benut om die opleiding, fyn-afstemming, en ontplooiing van GPT-gebaseerde modelle te fasiliteer. Dit integreer naatloos met ander Lightning AI gereedskap, wat geoptimaliseerde werksvloei bied vir die hantering van grootmaat taalmodelle met verbeterde prestasie en skaalbaarheid.
Beskrywing: LitServe is 'n ontplooiingstoestel van Lightning AI ontwerp vir vinnige en doeltreffende ontplooiing van AI-modelle. Dit vereenvoudig die integrasie van LLMs in regte tyd toepassings deur geoptimaliseerde bedieningsvermoëns te bied.
Axolotl is 'n wolk-gebaseerde platform ontwerp om die ontplooiing, skaal en bestuur van AI-modelle, insluitend LLMs, te stroomlyn. Dit bied funksies soos outomatiese skaal, monitering, en integrasie met verskeie wolkdienste, wat dit makliker maak om modelle in produksie-omgewings te ontplooi sonder uitgebreide infrastruktuur bestuur.
Probeer modelle aanlyn
Hugging Face is 'n toonaangewende platform en gemeenskap vir masjienleer, veral bekend vir sy werk in natuurlike taalverwerking (NLP). Dit bied gereedskap, biblioteke, en hulpbronne wat dit makliker maak om masjienleer modelle te ontwikkel, deel, en ontplooi. Dit bied verskeie afdelings soos:
Modelle: 'n Uitgebreide repository van vooraf-geleerde masjienleer modelle waar gebruikers kan blaai, aflaai, en modelle vir verskeie take soos teksgenerasie, vertaling, beeldherkenning, en meer kan integreer.
Datastelle: 'n Omvattende versameling van datastelle wat gebruik word vir die opleiding en evaluering van modelle. Dit fasiliteer maklike toegang tot diverse databronne, wat gebruikers in staat stel om data vir hul spesifieke masjienleer projekte te vind en te benut.
Ruimtes: 'n Platform vir die gasheer en deel van interaktiewe masjienleer toepassings en demo's. Dit stel ontwikkelaars in staat om hul modelle in aksie te ten toon te stel, gebruikersvriendelike koppelvlakke te skep, en saam te werk met ander deur live demo's te deel.
TensorFlow Hub is 'n omvattende repository van herbruikbare masjienleer modules ontwikkel deur Google. Dit fokus op die fasilitering van die deel en ontplooiing van masjienleer modelle, veral dié wat met TensorFlow gebou is.
Modules: 'n Uitgebreide versameling van vooraf-geleerde modelle en modelkomponente waar gebruikers kan blaai, aflaai, en modules vir take soos beeldklassifikasie, teksinbeding, en meer kan integreer.
Tutorials: Stap-vir-stap gidse en voorbeelde wat gebruikers help om te verstaan hoe om modelle te implementeer en fyn-af te stem met behulp van TensorFlow Hub.
Dokumentasie: Omvattende gidse en API verwysings wat ontwikkelaars help om die repository se hulpbronne effektief te benut.
Replicate is 'n platform wat ontwikkelaars toelaat om masjienleer modelle in die wolk te laat loop via 'n eenvoudige API. Dit fokus op die maak van ML modelle maklik toeganklik en ontplooibaar sonder die behoefte aan uitgebreide infrastruktuur opstelling.
Modelle: 'n Repository van masjienleer modelle bygedra deur die gemeenskap wat gebruikers kan blaai, probeer, en modelle met minimale moeite in hul toepassings kan integreer.
API Toegang: Eenvoudige API's vir die uitvoering van modelle wat ontwikkelaars in staat stel om modelle moeiteloos binne hul eie toepassings te ontplooi en te skaal.
Last updated