需求人群:
"Bakery适合AI初创企业、机器学习工程师和研究人员,因为它提供了一个便捷的平台,使他们能够快速地对AI模型进行微调,并在市场中进行变现。无论是需要优化模型性能的初创企业,还是希望将自己的研究成果商业化的研究人员,Bakery都能为他们提供强大的支持。"
使用场景示例:
AI初创企业可以通过Bakery微调其产品中的AI模型,并在市场上进行变现,从而获得资金支持。
机器学习工程师可以利用Bakery对现有的模型进行优化,提升模型的性能,并将其应用于实际项目中。
研究人员可以将自己开发的AI模型在Bakery上进行微调和变现,实现研究成果的商业化。
产品特色:
创建或上传数据集:用户可以轻松地创建或上传自己的数据集,为模型微调提供基础。
微调模型设置:平台提供了丰富的设置选项,用户可以根据自己的需求对模型进行微调。
市场变现:微调后的模型可以在Bakery的市场中进行变现,为用户创造收益。
社区驱动的数据集:用户可以访问由社区提供的丰富数据集,用于自己的项目。
支持多种模型类型:Bakery支持多种类型的AI模型,满足不同用户的需求。
集成支持:平台支持多种集成方式,方便用户将微调后的模型应用于不同的场景。
去中心化存储处理:Bakery能够有效地处理去中心化存储,确保数据的安全性和可靠性。
使用教程:
1. 访问Bakery的官方网站,并注册一个账户。
2. 创建或上传自己的数据集,为模型微调提供必要的数据支持。
3. 根据自己的需求,选择合适的模型类型,并对其进行微调设置。
4. 微调完成后,将模型提交到Bakery的市场中进行变现。
5. 监控模型的变现情况,并根据反馈进行进一步的优化。
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一个开源AI模型微调与变现平台,助力AI初创企业、机器学习工程师和研究人员。
Bakery是一个专注于开源AI模型的微调与变现的在线平台,为AI初创企业、机器学习工程师和研究人员提供了一个便捷的工具,使他们能够轻松地对AI模型进行微调,并在市场中进行变现。该平台的主要优点在于其简单易用的界面和强大的功能,用户可以快速创建或上传数据集,微调模型设置,并在市场中进行变现。Bakery的背景信息表明,它旨在推动开源AI技术的发展,并为开发者提供更多的商业机会。虽然具体的定价信息未在页面中明确展示,但其定位是为AI领域的专业人士提供一个高效的工具。
无代码OpenAI GPT3模型微调平台
Trudo AI是一个无代码平台,可以使用电子表格对OpenAI GPT3模型进行微调。通过使用相关数据在CSV文件中进行模型微调,可以增强您的应用程序的功能,并获得更准确的结果。Trudo AI提供直观的用户界面,支持多列的输入数据,自动生成JSON格式以便与其他集成和API进行交互。此外,Trudo AI还提供长期记忆功能,通过嵌入和ChatGPT,您可以根据文本相似性存储和提取数据。无论您是技术人员还是非技术创始人,Trudo AI都能帮助您快速构建和部署AI模型,节省时间和精力。
一款基于指令微调的大型语言模型
Mistral-7B-Instruct-v0.2 是一款基于 Mistral-7B-v0.2 模型进行指令微调的大型语言模型。它拥有 32k 的上下文窗口和 1e6 的 Rope Theta 值等特性。该模型可以根据给定的指令生成相应的文本输出,支持各种任务,如问答、写作、翻译等。通过指令微调,模型可以更好地理解和执行指令。虽然该模型目前还没有针对性的审核机制,但未来将继续优化,以支持更多场景的部署。
基于SDXL模型的精选微调模型收藏。
Replicate上的“SDXL fine-tunes”收藏包含了一系列基于SDXL模型的精选微调模型。这些微调模型利用大型生成模型SDXL,针对特定的视觉风格、内容或主题进行了优化和调整,以产生高质量的图像生成效果。包括但不限于表情符号、动画风格、应用图标和特定电影艺术风格。每个微调模型都被设计来在特定的视觉任务上产生特定风格的图像,支持创作者、设计师和开发者以更少的努力创造出更丰富、更具特色的视觉内容。通过Replicate平台,用户可以直接访问和运行这些微调模型,将这些先进的图像生成能力应用到自己的项目中,无论是进行创意探索还是解决实际的设计挑战。
AI模型微调,个性化定制。
prompteasy.ai是一个在线平台,允许用户通过简单的聊天方式对GPT模型进行微调,无需具备任何技术技能。平台的目标是让AI更加智能,易于任何人访问和使用。目前,该服务在v1版本发布期间对所有用户免费。
加速模型评估和微调的智能评估工具
SFR-Judge 是 Salesforce AI Research 推出的一系列评估模型,旨在通过人工智能技术加速大型语言模型(LLMs)的评估和微调过程。这些模型能够执行多种评估任务,包括成对比较、单项评分和二元分类,同时提供解释,避免黑箱问题。SFR-Judge 在多个基准测试中表现优异,证明了其在评估模型输出和指导微调方面的有效性。
轻量级代码库,用于高效微调Mistral模型。
mistral-finetune是一个轻量级的代码库,它基于LoRA训练范式,允许在冻结大部分权重的情况下,只训练1-2%的额外权重,以低秩矩阵微扰的形式进行微调。它被优化用于多GPU单节点训练设置,对于较小模型,例如7B模型,单个GPU就足够了。该代码库旨在提供简单、有指导意义的微调入口,特别是在数据格式化方面,并不旨在涵盖多种模型架构或硬件类型。
图像条件扩散模型的微调工具
diffusion-e2e-ft是一个开源的图像条件扩散模型微调工具,它通过微调预训练的扩散模型来提高特定任务的性能。该工具支持多种模型和任务,如深度估计和法线估计,并提供了详细的使用说明和模型检查点。它在图像处理和计算机视觉领域具有重要应用,能够显著提升模型在特定任务上的准确性和效率。
基于Linux环境快速部署开源大模型的教程
该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。
定制化大型语言模型的专业微调工具
Expert Specialized Fine-Tuning (ESFT) 是一种针对具有专家混合(MoE)架构的大型语言模型(LLMs)的高效定制化微调方法。它通过仅调整与任务相关的部分来优化模型性能,提高效率,同时减少资源和存储的使用。
数据定制化服务,助力模型精准微调
Bespoke Labs专注于提供高质量的定制化数据集服务,以支持工程师进行精确的模型微调。公司由Google DeepMind的前员工Mahesh和UT Austin的Alex共同创立,旨在改善高质量数据的获取,这对于推动领域发展至关重要。Bespoke Labs提供的工具和平台,如Minicheck、Evalchemy和Curator,都是围绕数据集的创建和管理设计的,以提高数据的质量和模型的性能。
OFT可有效稳定微调文本到图像扩散模型
Controlling Text-to-Image Diffusion研究了如何有效引导或控制强大的文本到图像生成模型进行各种下游任务。提出了正交微调(OFT)方法,可以保持模型的生成能力。OFT可以保持神经元之间的超球面能量不变,防止模型坍塌。作者考虑了两种重要的微调任务:主体驱动生成和可控生成。结果表明,OFT方法在生成质量和收敛速度上优于现有方法。
基于深度强化学习的模型微调框架
ReFT是一个开源的研究项目,旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调,以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据,以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数,以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示,ReFT基于Codellama和Galactica模型,遵循Apache2.0许可证。
高效灵活的大规模模型微调工具包
XTuner是一个为大型模型(如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM)设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调,能够自动调度高性能操作,如FlashAttention和Triton内核,以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容,支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM(如LLaVA),并设计了良好的数据管道,能够适应任何格式的数据集。此外,XTuner支持多种训练算法,包括QLoRA、LoRA和全参数微调,使用户能够选择最适合其需求的解决方案。
葫芦娃AI是一个提供AI写作、AI绘画、AI变现、AI办公等专业学习内容的专业平台
葫芦娃AI是最专业、最全面的AI学习平台,提供中文免费最新的AI写作、AI绘画、AI自媒体、chatgpt使用、AI绘画教程等内容,旨在让用户全面了解与学习AI技术。平台还包括快文档KuaiGPT,提供简单易用、稳定可靠的AI产品。
AI智能代理的微调平台
Finetune是一个面向开发者的AI智能代理微调平台,它通过创建反映客户特征的合成用户,让开发者的智能代理在模拟环境中进行测试和学习。平台提供会话报告和加权执行图,帮助开发者了解代理的性能并进行优化。此外,Finetune支持多种流行的AI模型和框架,使得集成和部署过程更加便捷。
将图片转化为创意提示,快速变现。
Imagetoprompts是一个利用AI技术将用户喜爱的图片转化为提示词(prompts)的网站,用户可以通过这些独特的提示词在promptbase.com上出售并开始赚取收益。该技术不仅提供了一种新的创意表达方式,而且操作简单,具有巨大的潜力。
开源大型语言模型的托管、部署、构建和微调一站式解决方案。
AIKit 是一个开源工具,旨在简化大型语言模型(LLMs)的托管、部署、构建和微调过程。它提供了与OpenAI API兼容的REST API,支持多种推理能力和格式,使用户可以使用任何兼容的客户端发送请求。此外,AIKit 还提供了一个可扩展的微调接口,支持Unsloth,为用户提供快速、内存高效且易于使用的微调体验。
Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库。
Stability AI 生成模型是一个开源的生成模型库,提供了各种生成模型的训练、推理和应用功能。该库支持各种生成模型的训练,包括基于 PyTorch Lightning 的训练,提供了丰富的配置选项和模块化的设计。用户可以使用该库进行生成模型的训练,并通过提供的模型进行推理和应用。该库还提供了示例训练配置和数据处理的功能,方便用户进行快速上手和定制。
最佳教育平台,让优秀教育者通过互动异步课程创造和变现知识
EducUp Studio 是一个最佳教育平台,优秀教育者可以通过互动异步课程创造和变现他们的知识。平台提供了一系列功能和优势,包括:专业的课程创作工具,灵活的定价和销售模式,高度互动的学习体验,以及广泛的教育主题。教育者可以利用平台的资源和社区来推广和销售他们的课程,同时学习者可以在丰富的课程库中选择适合自己的学习内容。EducUp Studio 旨在通过游戏化的方式提供有趣、灵活和高效的教育体验。
Mistral Small 24B 是一款多语言、高性能的指令微调型大型语言模型,适用于多种应用场景。
Mistral Small 24B 是一款由 Mistral AI 团队开发的大型语言模型,拥有 240 亿参数,支持多语言对话和指令处理。该模型通过指令微调,能够生成高质量的文本内容,适用于聊天、写作、编程辅助等多种场景。其主要优点包括强大的语言生成能力、多语言支持以及高效推理能力。该模型适合需要高性能语言处理的个人和企业用户,具有开源许可,支持本地部署和量化优化,适合对数据隐私有要求的场景。
高质量的数据集、工具和概念,用于大型语言模型的微调。
mlabonne/llm-datasets 是一个专注于大型语言模型(LLM)微调的高质量数据集和工具的集合。该产品为研究人员和开发者提供了一系列经过精心筛选和优化的数据集,帮助他们更好地训练和优化自己的语言模型。其主要优点在于数据集的多样性和高质量,能够覆盖多种使用场景,从而提高模型的泛化能力和准确性。此外,该产品还提供了一些工具和概念,帮助用户更好地理解和使用这些数据集。其背景信息包括由 mlabonne 创建和维护,旨在推动 LLM 领域的发展。
Windows AI Studio简化生成式AI应用程序开发
Windows AI Studio通过汇集来自Azure AI Studio和其他目录(如Hugging Face)的尖端AI开发工具和模型,简化了生成式AI应用程序的开发。它使开发人员能够对本地应用程序中使用的最新小语言模型(SLMs)进行微调、定制和部署。它提供端到端的引导式工作区设置,包括模型配置UI和引导式步骤,以微调流行的SLMs(如Phi)和最先进的模型(如Llama 2和Mistral)。
几行代码接入大模型
智谱AI大模型开放平台是一个提供多种AI模型服务的平台,支持开发者和企业快速接入大模型API,构建变革性AI体验。平台提供GLM-4系列大模型,包括免费模型GLM-4-Flash、全自研最新版本GLM-4-Plus、支持200万上下文的GLM-4-Long等。此外,还提供多模态大模型,如视觉能力GLM-4V-Plus、文生图CogView-3-Plus、文生视频CogVideoX。平台面向开发者提供模型API、Alltools API、批处理API等服务,面向企业服务提供医疗健康、汽车、游戏娱乐、文旅、智能终端、智能制造、消费等行业解决方案。
字节跳动自研大模型,提供多模态能力
豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型,通过内部50+业务场景实践验证,每日万亿级tokens大使用量持续打磨,提供多模态能力,以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。产品家族包括多种模型,如通用模型、视频生成、文生图、图生图、同声传译等,满足不同业务需求。
基于用户反馈的 LLM 模型对齐技术
C3PO 是一种基于用户反馈的 LLM 模型对齐技术,可以从单个反馈句子中对 LLM 进行调整,避免过度概括化。该技术提供了参考实现、相关基准线和必要组件,方便研究论文中提出的技术。
LLaVA-3b是一种基于Dolphin 2.6 Phi进行微调的模型,使用SigLIP 400M的视觉塔以LLaVA方式进行微调。模型具有多个图像标记、使用视觉编码器的最新层输出等特点。
LLaVA-3b是一种基于Dolphin 2.6 Phi进行微调的模型,使用SigLIP 400M的视觉塔以LLaVA方式进行微调。模型具有多个图像标记、使用视觉编码器的最新层输出等特点。此模型基于Phi-2,受微软研究许可证约束,禁止商业使用。感谢ML Collective提供的计算资源积分。
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