产品库

构建和部署AI模型的机器学习框架

Cerebrium是一个机器学习框架，通过几行代码轻松训练、部署和监控机器学习模型。我们在无服务器的CPU/GPU上运行所有内容，并仅根据使用量收费。您可以从Pytorch、Huggingface、Tensorflow等库部署模型。

LLAMA的解析工具

llama_parse是LLAMA项目的一部分，用于解析和处理相关数据。LLAMA是一个用于机器学习模型的库，专注于提供易于使用的接口和高效的数据处理能力。

Apple官方机器学习模型训练框架

Create ML是一个Apple官方发布的机器学习模型训练框架,可以非常方便地在Mac设备上训练Core ML模型。它提供了图像、视频、文本等多种模型类型,用户只需要准备数据集和设置参数,就可以开始模型训练。Create ML还提供了Swift API,支持在iOS等平台进行模型训练。

无需编码的机器学习工具

Liner.ai是一款免费的工具，让您可以在几分钟内构建和部署机器学习应用程序，无需编码或机器学习专业知识。它使用您的训练数据，并提供一个易于集成的机器学习模型。

一个可视化的AI工作流构建平台

Playnode是一个基于网页的AI工作流构建平台，它允许用户通过拖拽的方式创建和部署AI模型，支持多种AI模型和数据流的组合，以实现复杂的数据处理和分析任务。该平台的主要优点是其可视化操作界面，使得即使是非技术用户也能轻松上手，快速构建和部署AI工作流。Playnode的背景信息显示，它旨在降低AI技术的门槛，让更多人能够利用AI技术解决实际问题。目前，Playnode提供免费试用，用户可以开始免费使用并获得每周20个积分，无需信用卡信息。

ZML，高效灵活的编程模型框架。

ZML是一个编程模型框架，它允许用户通过简单的代码来构建和部署复杂的机器学习模型。它支持多种编程语言和平台，使得从原型设计到生产部署的过程更加高效。ZML的主要优点包括其简洁的API设计、强大的模型部署能力以及对多种硬件平台的支持。ZML适合需要快速开发和部署机器学习模型的开发者和数据科学家。

简洁的FLUX LoRA训练UI，支持低VRAM配置。

Flux Gym是一个为FLUX LoRA模型训练设计的简洁Web UI，特别适合只有12GB、16GB或20GB VRAM的设备使用。它结合了AI-Toolkit项目的易用性和Kohya Scripts的灵活性，使得用户无需复杂的终端操作即可进行模型训练。Flux Gym支持用户通过简单的界面上传图片和添加描述，然后启动训练过程。

AI脚本集合，主要用于Stable Diffusion模型。

ai-toolkit是一个研究性质的GitHub仓库，由Ostris创建，主要用于Stable Diffusion模型的实验和训练。它包含了各种AI脚本，支持模型训练、图像生成、LoRA提取器等。该工具包仍在开发中，可能存在不稳定性，但提供了丰富的功能和高度的自定义性。

数学视觉指令调优模型

MAVIS是一个针对多模态大型语言模型（MLLMs）的数学视觉指令调优模型，主要通过改进视觉编码数学图表、图表-语言对齐和数学推理技能来增强MLLMs在视觉数学问题解决方面的能力。该模型包括两个新策划的数据集、一个数学视觉编码器和数学MLLM，通过三阶段训练范式在MathVerse基准测试中取得领先性能。

轻量级、先进的开放文本生成模型

Gemma-2-27b是由Google开发的一系列轻量级、先进的开放文本生成模型，基于与Gemini模型相同的研究和技术构建。这些模型专为文本生成任务设计，如问答、摘要和推理。它们相对较小的体积使得即使在资源有限的环境中，如笔记本电脑、桌面或个人云基础设施上也能部署，使先进的AI模型更易于访问，并促进创新。

无需编码，自动训练、评估和部署先进的机器学习模型。

AutoTrain是Hugging Face生态系统中的一个自动化机器学习(AutoML)工具，它允许用户通过上传数据来训练定制的机器学习模型，而无需编写代码。该工具自动寻找最适合数据的模型，并快速部署。它支持多种机器学习任务，包括文本分类、图像分类、问答、翻译等，并且支持所有Hugging Face Hub上的语言。用户的数据在服务器上保持私密，并通过加密保护数据传输。根据用户选择的硬件，按分钟计费。

致力于收录开源社区的phi3训练变体版本，整理训练、推理、部署教程。

phi3-Chinese是一个公共的GitHub仓库，专注于收集和整理开源社区中关于phi3模型的各种训练变体版本。它不仅提供了不同版本的phi3模型下载链接，还包含了训练、推理、部署的相关教程，旨在帮助开发者更好地理解和使用phi3模型。

Twitter洞察的大型语言模型

Twitter-Insight-LLM是一个基于Twitter数据的大型语言模型，旨在提供对Twitter平台上的文本数据进行深入分析的能力。该模型可能用于情感分析、趋势预测、用户行为研究等。

生成合成数据，训练和对齐模型的工具

DataDreamer是一个强大的开源Python库，用于提示、生成合成数据和训练工作流。它旨在简单易用，极其高效，且具有研究级质量。DataDreamer支持创建提示工作流、生成合成数据集、对齐模型、微调模型、指令调优模型和模型蒸馏。它具有简单、研究级、高效、可复现的特点，并简化了数据集和模型的共享。

机器学习模型运行和部署的工具

Replicate是一款机器学习模型运行和部署的工具，无需自行配置环境，可以快速运行和部署机器学习模型。Replicate提供了Python库和API接口，支持运行和查询模型。社区共享了成千上万个可用的机器学习模型，涵盖了文本理解、视频编辑、图像处理等多个领域。使用Replicate和相关工具，您可以快速构建自己的项目并进行部署。

Unity深度学习推理库

Sentis是一个Unity中的神经网络推理库。您可以使用Sentis将训练好的神经网络模型导入Unity,然后在Unity支持的任何平台上本地实时运行它们。您可以在GPU或CPU上运行模型。使用Sentis需要一些使用机器学习模型的经验,例如在TensorFlow或PyTorch等框架中。

数据科学平台,提供数据准备、模型构建、部署管理等全流程支持

RapidMiner是一个端到端的数据科学平台。它为数据准备、模型构建、部署管理等提供强大支持,可以大大提高团队的数据科学效率。该平台易于上手,同时保证可扩展性好、可管控性强、安全可靠。

一个开源的企业级数据科学平台

Domino Data Lab是一个统一、协作、管控的端到端企业级AI平台。该平台可以在任何环境下构建、部署和管理AI模型,访问任何环境下的数据、工具、计算和项目。Domino Data Lab通过建立最佳实践、跟踪生产中的模型以及加强治理,帮助企业加速AI应用、扩大AI规模,同时确保治理并降低成本。

IBM Watson Studio是一个IDE,用于构建、运行和管理AI模型。

IBM Watson Studio是一个协作平台,使数据科学家、开发人员和分析师能够构建、训练和部署机器学习模型。它支持各种数据源,使团队能够简化其工作流程。借助高级功能,如自动机器学习和模型监控,Watson Studio用户可以在整个开发和部署生命周期中管理其模型。

DataRobot AI 平台,实现自动建模和可视化

DataRobot 是面向企业的开放 AI 平台,支持全面的 AI 生命周期管理,包括自动机器学习、模型监控以及 AI 管控。该平台支持在云和混合环境下的可扩展、可再生的 AI,可应用于各行各业的预测建模和生成式 AI,帮助企业快速实施 AI 并产生价值。

通过完全托管的基础设施、工具和工作流程构建、训练和部署机器学习模型

Amazon SageMaker是一个完全托管的机器学习服务,能够帮助开发人员和数据科学家快速且低成本地构建、训练和部署高质量的机器学习模型。它提供了一个完整的开发环境,包含了可视化界面、Jupyter笔记本、自动机器学习、模型训练和部署等功能。用户无需管理任何基础设施,就可以通过SageMaker构建端到端的机器学习解决方案。

低代码的python机器学习库

PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库,它可以自动化机器学习工作流程。PyCaret 可以让你花费更少的时间编写代码,更多的时间用于分析。PyCaret模块化设计,每个模块封装了特定的机器学习任务。PyCaret中一致的函数集可以在工作流中执行任务。PyCaret中有许多数据预处理功能可供选择,从缩放到特征工程。有大量有趣的教程可以帮助你学习PyCaret,你可以从我们的官方教程开始。PyCaret使机器学习变得简单有趣。

轻松创建你自己的机器学习模型

Teachable Machine是一个基于网页的工具,使用户可以快速轻松地创建机器学习模型,无需专业知识或编码能力。用户只需收集并整理样本数据,Teachable Machine将自动训练模型,然后用户可以测试模型准确性,最后将模型导出使用。

世界领先的数据科学学习平台

Kaggle是一个面向数据科学家的在线学习平台。它提供了各种数据集、代码示例、论坛交流、在线课程和机器学习竞赛。用户可以在这个平台上免费学习数据科学相关知识,与同行交流并参与机器学习竞赛实践。

在浏览器中编写和执行代码

Colaboratory(简称Colab)是谷歌研究团队推出的一个在线编程平台,用户可以在浏览器中编写和执行Python代码,并利用谷歌云端的免费GPU/TPU资源加速运行。Colab提供代码编辑器、交互执行、可视化结果等功能,可以插入文本、公式、图像,是进行数据分析、机器学习等工作的好助手。主要优势有:无需配置,免费使用GPU,方便分享等。适用于学生、数据科学家、AI研究人员等编写Python代码。

和鲸社区是一个开源的数据科学社区平台

和鲸社区是一个面向数据科学爱好者和从业者的开源社区。用户可以在这里学习各种数据科学相关知识,分享代码、案例和数据集,参与数据竞赛等。平台集成了多种数据科学常用工具,提供免费的云计算资源。

开放平台

灵云开放平台免费为开发者提供语音合成(TTS)、语音识别(ASR)、手写识别(HWR)、光学字符识别(OCR)、语义理解(NLU)、机器翻译(MT)等全方位智能人机交互能力,通过语音、视觉等感知能力,赋能移动应用、智能硬件等领域,实现人机交互的自然、智能化。

开源跨平台的机器学习框架,能够轻松地在不同设备上构建机器学习应用

MediaPipe是一个由Google开发的开源跨平台机器学习框架,它能够帮助开发者通过简单的API轻松地在不同设备(手机、平板、浏览器、IoT设备等)上构建复杂的机器学习模型和应用。MediaPipe支持多种编程语言,内置了人脸识别、手势识别、目标追踪等多种预训练模型,开发者可以快速集成这些模型来开发智能应用。MediaPipe还支持模型压缩和量化技术,可以将模型大小缩小10倍以上,这对于在移动端部署机器学习模型非常有利。总体来说,MediaPipe是一个非常易用和高效的机器学习开发框架。

提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用服务

魔搭社区是一个人工智能模型的开发者社区。它汇聚各领域最先进的机器学习模型,为用户提供模型探索、定制、训练、部署和应用的一站式服务。用户可以便捷地搜索感兴趣的模型,快速上手使用。同时,社区还开源了众多预训练模型,开发者可以基于这些模型进行二次开发。魔搭社区致力于降低AI开发门槛,帮助开发者更便捷地获取、使用AI能力。

无代码文本分析。免费开始！

MonkeyLearn是一个无代码文本分析工具，可以清洗、标记和可视化客户反馈。它基于先进的人工智能技术，帮助用户从数据中获得洞察力。MonkeyLearn提供即时数据可视化和详细的分析结果，支持自定义图表和过滤器。用户可以使用现成的机器学习模型，也可以自己构建和训练模型。MonkeyLearn还提供针对不同业务场景的模板，帮助用户快速分析数据并获得实用的见解。