Test LLMs
Run & train models locally
Hugging Face Transformers es una de las bibliotecas de código abierto más populares para usar, entrenar y desplegar LLMs como GPT, BERT y muchos otros. Ofrece un ecosistema completo que incluye modelos preentrenados, conjuntos de datos e integración sin problemas con el Hugging Face Hub para el ajuste fino y el despliegue.
LangChain es un marco diseñado para construir aplicaciones con LLMs. Permite a los desarrolladores conectar modelos de lenguaje con fuentes de datos externas, APIs y bases de datos. LangChain proporciona herramientas para la ingeniería de prompts avanzada, gestión del historial de conversaciones e integración de LLMs en flujos de trabajo complejos.
LitGPT es un proyecto desarrollado por Lightning AI que aprovecha el marco Lightning para facilitar el entrenamiento, ajuste fino y despliegue de modelos basados en GPT. Se integra sin problemas con otras herramientas de Lightning AI, proporcionando flujos de trabajo optimizados para manejar modelos de lenguaje a gran escala con un rendimiento y escalabilidad mejorados.
Descripción: LitServe es una herramienta de despliegue de Lightning AI diseñada para desplegar modelos de IA de manera rápida y eficiente. Simplifica la integración de LLMs en aplicaciones en tiempo real al proporcionar capacidades de servicio escalables y optimizadas.
Axolotl es una plataforma basada en la nube diseñada para optimizar el despliegue, escalado y gestión de modelos de IA, incluidos LLMs. Ofrece características como escalado automatizado, monitoreo e integración con varios servicios en la nube, facilitando el despliegue de modelos en entornos de producción sin una gestión extensa de infraestructura.
Try models online
Hugging Face es una plataforma y comunidad líder en aprendizaje automático, particularmente conocida por su trabajo en procesamiento de lenguaje natural (NLP). Proporciona herramientas, bibliotecas y recursos que facilitan el desarrollo, compartición y despliegue de modelos de aprendizaje automático. Ofrece varias secciones como:
Models: Un vasto repositorio de modelos de aprendizaje automático preentrenados donde los usuarios pueden explorar, descargar e integrar modelos para diversas tareas como generación de texto, traducción, reconocimiento de imágenes y más.
Datasets: Una colección completa de conjuntos de datos utilizados para entrenar y evaluar modelos. Facilita el acceso fácil a diversas fuentes de datos, permitiendo a los usuarios encontrar y utilizar datos para sus proyectos específicos de aprendizaje automático.
Spaces: Una plataforma para alojar y compartir aplicaciones interactivas de aprendizaje automático y demostraciones. Permite a los desarrolladores mostrar sus modelos en acción, crear interfaces amigables y colaborar con otros compartiendo demostraciones en vivo.
TensorFlow Hub es un repositorio completo de módulos reutilizables de aprendizaje automático desarrollados por Google. Se centra en facilitar la compartición y el despliegue de modelos de aprendizaje automático, especialmente aquellos construidos con TensorFlow.
Modules: Una vasta colección de modelos preentrenados y componentes de modelos donde los usuarios pueden explorar, descargar e integrar módulos para tareas como clasificación de imágenes, incrustación de texto y más.
Tutorials: Guías y ejemplos paso a paso que ayudan a los usuarios a entender cómo implementar y ajustar modelos utilizando TensorFlow Hub.
Documentation: Guías completas y referencias de API que asisten a los desarrolladores en la utilización efectiva de los recursos del repositorio.
Replicate es una plataforma que permite a los desarrolladores ejecutar modelos de aprendizaje automático en la nube a través de una API simple. Se centra en hacer que los modelos de ML sean fácilmente accesibles y desplegables sin necesidad de una configuración extensa de infraestructura.
Models: Un repositorio de modelos de aprendizaje automático contribuidos por la comunidad que los usuarios pueden explorar, probar e integrar modelos en sus aplicaciones con un esfuerzo mínimo.
API Access: APIs simples para ejecutar modelos que permiten a los desarrolladores desplegar y escalar modelos sin esfuerzo dentro de sus propias aplicaciones.
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