产品库

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。

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。

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。

RWKV家族中最大的模型，采用MoE技术提升效率。

Flock of Finches 37B-A11B v0.1是RWKV家族的最新成员，这是一个实验性模型，拥有11亿个活跃参数，尽管仅训练了1090亿个token，但在常见基准测试中的得分与最近发布的Finch 14B模型大致相当。该模型采用了高效的稀疏混合专家(MoE)方法，在任何给定token上仅激活一部分参数，从而在训练和推理过程中节省时间和减少计算资源的使用。尽管这种架构选择以更高的VRAM使用为代价，但从我们的角度看，能够低成本训练和运行具有更大能力模型是非常值得的。

3D生成模型，实现高质量多样化的3D资产创建

TRELLIS是一个基于统一结构化潜在表示和修正流变换器的原生3D生成模型，能够实现多样化和高质量的3D资产创建。该模型通过整合稀疏的3D网格和从强大的视觉基础模型提取的密集多视图视觉特征，全面捕获结构（几何）和纹理（外观）信息，同时在解码过程中保持灵活性。TRELLIS模型能够处理高达20亿参数，并在包含50万个多样化对象的大型3D资产数据集上进行训练。该模型在文本或图像条件下生成高质量结果，显著超越现有方法，包括规模相似的最近方法。TRELLIS还展示了灵活的输出格式选择和局部3D编辑能力，这些是以前模型所没有提供的。代码、模型和数据将被发布。

现代Python数据框库，专为人工智能设计。

DataChain是一个现代的Python数据框库，专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集，并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用，而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点，支持多种数据存储和处理方式，包括图像、视频、文本等多种数据类型，并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的，遵循Apache-2.0许可协议，免费供用户使用。

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。

开创计算新时代的NVIDIA Blackwell平台现已发布

NVIDIA Blackwell平台使用六项变革技术推动加速计算，能够在减少成本和能耗的同时，实现实时生成AI和处理高达数万亿参数的大型语言模型。

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。

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。

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。

机器学习轻松入门

Lobe是一个免费、易于使用的工具，帮助您训练自定义的机器学习模型，并在您的应用程序中使用。Lobe具备一切您需要将机器学习想法实现的功能。只需展示给它您想让它学习的示例，它就会自动训练一个定制的机器学习模型，可在您的应用程序中使用。

Flyte是一款无限可扩展且灵活的工作流编排平台，无缝统一数据、机器学习和分析技术栈。

Flyte是一个生产级别的数据和机器学习工作流平台，提供了无缝集成数据、机器学习和分析技术栈的能力。它支持构建、部署和管理复杂的工作流，使得数据处理、模型训练和推理变得更加高效和可靠。Flyte提供了可视化的界面和强大的编排能力，帮助用户轻松构建和管理生产级别的数据和机器学习工作流。Flyte还提供了丰富的功能，包括任务调度、数据传输、错误处理、监控和日志记录等，以及可扩展的执行引擎，可以在云上或本地运行。

一键完成整个数据科学流程，构建机器学习算法，解释结果和预测结果

Obviously AI是一个最快、最精确的无代码AI工具，让您能够在几分钟内从原始数据转变为行业领先的预测模型，而不是几个月。它包括构建突破性的AI模型、将模型部署到生产环境、监控模型性能、集成和共享预测数据以及专业支持等功能。通过Obviously AI，您可以节省复杂的AI模型构建时间，并获得整个数据科学团队的支持。