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一站式 AI 服务平台和 AI 应用生态
揽睿星舟提供丰富的 GPU 租用选择、开箱即用的 AI 开发环境、多机多卡分布式训练、弹性扩容、开放的镜像生态等 AI 开发环境,助力您登上 AI 变革的舞台。
Google Cloud机器学习工程师学习路径
Google Cloud的机器学习工程师学习路径是一套精选的在线课程和实验,旨在帮助学习者获得Google Cloud技术实操经验,掌握机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护等关键技能。完成此学习路径后,学习者可以进一步考取Google Cloud机器学习工程师认证,为职业发展打下坚实基础。
一站式去中心化AI平台,集成了去中心化超级计算机
AIxBlock是一个综合性的链上AI平台,集成了去中心化超级计算机。主要功能包括:数据引擎进行数据采集、整理和标注;低代码MLOps平台轻松构建和部署AI模型;通过链上共识机制实时验证AI模型质量;提供去中心化计算力交易市场,节省90%计算成本;基于P2P无手续费交易;通过区块链共识确保数据质量;所有交易在链上安全透明记录。适用于AI开发者、计算力供应商、自由职业者等。
LLM应用开发者平台
LangSmith是一个统一的DevOps平台,用于开发、协作、测试、部署和监控LLM应用程序。它支持LLM应用程序开发生命周期的所有阶段,为构建LLM应用提供端到端的解决方案。主要功能包括:链路追踪、提示工具、数据集、自动评估、线上部署等。适用于构建基于LLM的AI助手、 ChatGPT应用的开发者。
Ploomber Cloud是一个面向数据科学的协作平台
Ploomber Cloud是一个面向数据科学家和机器学习工程师的在线协作平台。它通过版本控制和环境管理来实现数据科学项目的可重现性,让用户能够轻松地与团队成员分享代码、数据和运行环境。主要功能包括:追踪项目迭代历史;支持Jupyter和集成开发环境,平滑数据科学工作流程;利用Docker和Kubernetes实现环境一致性;支持Notebook和脚本的运行和调度。该产品采用按量计费的订阅模式,面向需要协同工作的企业数据科学团队。
用于记录和测试LLM提示的MLops工具
Prompt Joy是一个用于帮助理解和调试LLM(大语言模型)提示的工具。主要功能包括日志记录和分割测试。日志记录可以记录LLM的请求与响应,便于检查输出结果。分割测试可以轻松进行A/B测试,找出效果最佳的提示。它与具体的LLM解耦,可以配合OpenAI、Anthropic等LLM使用。它提供了日志和分割测试的API。采用Node.js+PostgreSQL构建。
Google Cloud的统一AI平台
Vertex AI提供了构建和部署机器学习模型所需的一体化平台和工具。它具有强大的功能,可以加速自定义模型的训练和部署,并提供预构建的AI API和应用。关键功能包括:集成的工作空间、模型部署与管理、MLOps支持等。可显著提高数据科学家和ML工程师的工作效率。
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。
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Lightning AI是一个基于PyTorch的平台,可以帮助用户无痛地在本地机器和云环境之间进行AI模型的训练和部署。它支持各类热门AI模型如大型语言模型、Transformers、Stable Diffusion等的构建。关键特性包括对分布式多GPU训练的支持、内置MLOps功能、云端无服务器部署等。适用于AI研发团队、想要快速构建AI产品的公司以及拥有GPU资源的机构。
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Orquesta是一款AI提示管理工具,为工程师提供了管理提示的工具,包括集中存储、实验、个性化定制和收集反馈等功能。它能够帮助您丰富产品的功能,并实现AI和LLM的能力,同时集中管理和优化提示的生命周期。
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