Test LLMs
Run & train models locally
Hugging Face Transformers, GPT, BERT ve birçok diğer LLM'leri kullanmak, eğitmek ve dağıtmak için en popüler açık kaynaklı kütüphanelerden biridir. Önceden eğitilmiş modeller, veri setleri ve ince ayar ile dağıtım için Hugging Face Hub ile sorunsuz entegrasyon içeren kapsamlı bir ekosistem sunar.
LangChain, LLM'lerle uygulama geliştirmek için tasarlanmış bir çerçevedir. Geliştiricilerin dil modellerini harici veri kaynakları, API'ler ve veritabanları ile bağlamasına olanak tanır. LangChain, gelişmiş istem mühendisliği, konuşma geçmişini yönetme ve LLM'leri karmaşık iş akışlarına entegre etme için araçlar sağlar.
LitGPT, Lightning AI tarafından geliştirilen ve GPT tabanlı modellerin eğitimi, ince ayarı ve dağıtımını kolaylaştırmak için Lightning çerçevesini kullanan bir projedir. Diğer Lightning AI araçlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur ve büyük ölçekli dil modellerini geliştirilmiş performans ve ölçeklenebilirlikle yönetmek için optimize edilmiş iş akışları sunar.
Açıklama: LitServe, AI modellerini hızlı ve verimli bir şekilde dağıtmak için tasarlanmış Lightning AI'dan bir dağıtım aracıdır. LLM'lerin gerçek zamanlı uygulamalara entegrasyonunu, ölçeklenebilir ve optimize edilmiş hizmet yetenekleri sağlayarak basitleştirir.
Axolotl, LLM'ler de dahil olmak üzere AI modellerinin dağıtımını, ölçeklenmesini ve yönetimini kolaylaştırmak için tasarlanmış bulut tabanlı bir platformdur. Otomatik ölçeklendirme, izleme ve çeşitli bulut hizmetleriyle entegrasyon gibi özellikler sunarak, modellerin üretim ortamlarında kapsamlı altyapı yönetimi olmadan dağıtılmasını kolaylaştırır.
Try models online
Hugging Face, makine öğrenimi için önde gelen bir platform ve topluluktur, özellikle doğal dil işleme (NLP) konusundaki çalışmalarıyla tanınır. Makine öğrenimi modellerini geliştirmeyi, paylaşmayı ve dağıtmayı kolaylaştıran araçlar, kütüphaneler ve kaynaklar sunar. Aşağıdaki gibi birkaç bölüm sunar:
Modeller: Kullanıcıların metin üretimi, çeviri, görüntü tanıma ve daha fazlası gibi çeşitli görevler için modelleri göz atabileceği, indirebileceği ve entegre edebileceği geniş bir önceden eğitilmiş makine öğrenimi modelleri deposu.
Veri Setleri: Modellerin eğitimi ve değerlendirilmesi için kullanılan kapsamlı bir veri setleri koleksiyonu. Kullanıcıların belirli makine öğrenimi projeleri için veri bulmasını ve kullanmasını kolaylaştırarak çeşitli veri kaynaklarına erişimi sağlar.
Alanlar: Etkileşimli makine öğrenimi uygulamaları ve demolarını barındırma ve paylaşma platformu. Geliştiricilerin modellerini eylemde sergilemesine, kullanıcı dostu arayüzler oluşturmasına ve canlı demolar paylaşarak başkalarıyla işbirliği yapmasına olanak tanır.
TensorFlow Hub, Google tarafından geliştirilen yeniden kullanılabilir makine öğrenimi modüllerinin kapsamlı bir deposudur. Özellikle TensorFlow ile oluşturulan makine öğrenimi modellerinin paylaşımını ve dağıtımını kolaylaştırmaya odaklanır.
Modüller: Kullanıcıların görüntü sınıflandırma, metin gömme ve daha fazlası gibi görevler için modülleri göz atabileceği, indirebileceği ve entegre edebileceği geniş bir önceden eğitilmiş modeller ve model bileşenleri koleksiyonu.
Eğitimler: Kullanıcıların TensorFlow Hub kullanarak modelleri nasıl uygulayacaklarını ve ince ayar yapacaklarını anlamalarına yardımcı olan adım adım kılavuzlar ve örnekler.
Dokümantasyon: Geliştiricilerin deponun kaynaklarını etkili bir şekilde kullanmalarına yardımcı olan kapsamlı kılavuzlar ve API referansları.
Replicate, geliştiricilerin basit bir API aracılığıyla bulutta makine öğrenimi modellerini çalıştırmalarına olanak tanıyan bir platformdur. ML modellerini kolayca erişilebilir ve dağıtılabilir hale getirmeye odaklanır, kapsamlı altyapı kurulumu gerektirmez.
Modeller: Topluluk tarafından katkıda bulunulan makine öğrenimi modellerinin bir deposu, kullanıcıların göz atabileceği, deneyebileceği ve modelleri uygulamalarına entegre edebileceği minimal çaba ile.
API Erişimi: Geliştiricilerin kendi uygulamaları içinde modelleri zahmetsizce dağıtmasına ve ölçeklendirmesine olanak tanıyan basit API'ler.
Last updated