需求人群:
"Steev 适合从事 AI 模型开发和训练的工程师、研究人员,以及希望提高模型训练效率和质量的团队。它能够帮助用户节省时间和精力,专注于模型的优化和创新。"
使用场景示例:
某 AI 研究团队使用 Steev 优化模型训练参数,显著提高了模型的准确率。
一位独立开发者利用 Steev 的代码审查功能,快速解决了训练代码中的错误。
一家科技公司通过 Steev 的实时监控功能,及时发现并解决了训练过程中的异常情况。
产品特色:
代码审查与优化:在训练开始前审查代码,识别潜在错误并提供修复建议。
实时监控与通知:在训练过程中实时跟踪关键变量,并在需要用户关注时发送即时通知。
自动优化训练参数:根据训练情况自动调整参数,确保训练过程的高效性和稳定性。
无需配置即可使用:内置所有必要的功能,无需用户进行复杂的设置和配置。
社区支持:通过 Discord 社区为用户提供交流和互助的平台。
使用教程:
安装 Steev:通过 pip install steev 命令安装 Steev。
登录认证:运行 steev auth login 命令进行身份认证。
运行训练脚本:使用 steev run train.py 命令启动训练脚本,Steev 将自动优化训练过程。
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Steev 是一款用于优化 AI 模型训练的工具,帮助用户提升训练效率和模型性能。
Steev 是一款专为 AI 模型训练设计的工具,旨在简化训练流程,提升模型性能。它通过自动优化训练参数、实时监控训练过程,并提供代码审查和建议,帮助用户更高效地完成模型训练。Steev 的主要优点是无需配置即可使用,适合希望提高模型训练效率和质量的工程师和研究人员。目前处于免费试用阶段,用户可以免费体验其全部功能。
腾讯云 AI 代码助手是一款基于混元代码大模型的开发编程提效辅助工具,提供自动补全、代码生成、技术对话等功能。
腾讯云 AI 代码助手是由腾讯云自研的一款开发编程提效辅助工具,提供基于混元代码大模型的技术对话、代码补全、代码诊断和优化等能力,帮助开发者生成优质代码、解决技术难题,提升编码效率。
商汤自研代码大模型赋能
代码小浣熊(Raccoon)是商汤自研的代码大模型赋能工具,提供多种编程语言支持,包括 Python、C#、C/C++、Java、Go、JavaScript 等。它以 IDE 插件的形式为用户提供智能编程服务,帮助用户在日常编程中随时随地开启 AI 编程。代码小浣熊能够快速定位代码中的问题,提供自动补全、代码纠错、语法优化等功能,大大提升编程效率。
AI 驱动的 CUDA 代码优化平台,快速提升 GPU 性能,无需手动优化复杂代码。
RightNow AI 是一个创新的 AI 驱动的 CUDA 代码优化平台,旨在帮助开发者快速提升 GPU 性能。它通过强大的 AI 技术,自动分析 CUDA 内核,识别性能瓶颈,并生成优化后的代码,相比手动优化,大大节省了时间和精力。该平台支持多种优化策略,如共享内存利用、线程协作、循环展开等,可实现高达 4 倍的性能提升。其主要面向需要高性能 GPU 计算的开发者和企业,尤其是那些缺乏专业 GPU 优化知识的团队。RightNow AI 提供多种付费计划,包括按需付费、开发者、专业和企业套餐,满足不同规模用户的需求。
高效全球分布式AI模型训练框架
PrimeIntellect-ai/prime是一个用于在互联网上高效、全球分布式训练AI模型的框架。它通过技术创新,实现了跨地域的AI模型训练,提高了计算资源的利用率,降低了训练成本,对于需要大规模计算资源的AI研究和应用开发具有重要意义。
优化AI性能的无代码Fine-Tuning
Fine-Tuner是一款优化AI性能的无代码Fine-Tuning工具。通过使用先进的Fine-Tuning技术,您可以在更少的数据和时间内获得更好的结果。Fine-Tuner可以帮助您提升NLP模型的性能,无需编写任何代码。您可以使用Fine-Tuner对现有的模型进行改进,优化其性能,从而节省时间和资源。Fine-Tuner还提供了丰富的功能列表,适用于各种场景。
AI代码优化工具
Refiner是一款利用人工智能提升代码质量的工具。它能够分析代码并提供改进建议,帮助开发者优化代码的性能、可读性和可维护性。Refiner的功能包括自动重构、代码规范检查和性能优化等。它具有极快的响应速度,平均响应时间不到1秒。Refiner注重用户隐私,不会保留用户输入的代码信息。该产品免费试用前三次。
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。
泰勒AI帮助您的工程师训练模型。
Taylor AI是一个平台,可以使您的工程团队在不需要设置GPU和解密复杂库的情况下训练语言模型。它允许您按照自己的条件训练和部署开源语言模型,让您拥有完全的控制权和数据隐私。使用Taylor AI,您可以摆脱按标记付费的定价方式,自由地部署和与您的AI模型交互。它简化了训练和优化语言模型的过程,让您的团队可以专注于构建和迭代。Taylor AI始终跟上最新的开源模型,确保您可以使用最先进的语言模型进行训练。根据您独特的合规和安全标准安全地部署您的模型。
构建无代码监督学习模型
Supervised AI是一个无代码AI开发平台,可帮助用户构建监督学习模型。利用OpenAI的GPT引擎,结合用户的数据,构建高准确性的AI模型。用户可以使用Supervised API将AI模型集成到任何地方。
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。
快速训练和微调大型语言模型
Unsloth 是一个旨在提高大型语言模型(LLMs)训练和微调速度的平台。它通过手动推导所有计算密集型数学步骤并手写GPU内核,实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。Unsloth 支持多种GPU,包括NVIDIA、AMD和Intel,并提供开源版本供用户在Google Colab或Kaggle Notebooks上免费试用。它还提供了不同级别的定价方案,包括免费版、Pro版和企业版,以满足不同用户的需求。
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。
先进的代码优化和编译器推理的大型语言模型。
LLM Compiler-7b是Meta开发的一款专注于代码优化和编译器推理的大型语言模型。它基于Code Llama模型,通过深度学习优化代码,支持编译器中间表示、汇编语言和优化的理解。此模型在减少代码大小和从汇编到编译器中间表示的反编译方面展现出卓越的性能,是编译器研究人员和工程师的有力工具。
本地运行的AI模型训练与部署工具,支持个性化训练和多平台使用。
Kolosal AI 是一款用于本地设备训练和运行大型语言模型(LLMs)的工具。它通过简化模型训练、优化和部署流程,使用户能够在本地设备上高效地使用 AI 技术。该工具支持多种硬件平台,提供快速的推理速度和灵活的定制能力,适合从个人开发者到大型企业的广泛应用场景。其开源特性也使得用户可以根据自身需求进行二次开发。
AI代码转换、生成与优化工具
AICodeConvert整合了AI代码转换与生成能力,可高效地在不同编程语言间转换代码,并自动生成优质代码。这个强大的组合为开发者提供了方便智能的编码体验。所有服务完全免费,是你最好的AI编程助手。
Moonlight是一个16B参数的混合专家模型,使用Muon优化器训练,性能优异。
Moonlight是基于Muon优化器训练的16B参数混合专家模型(MoE),在大规模训练中表现出色。它通过添加权重衰减和调整参数更新比例,显著提高了训练效率和稳定性。该模型在多项基准测试中超越了现有模型,同时大幅减少了训练所需的计算量。Moonlight的开源实现和预训练模型为研究人员和开发者提供了强大的工具,支持多种自然语言处理任务,如文本生成、代码生成等。
比较、测试、构建和部署低代码AI模型
Contentable.ai是一个综合的AI模型测试平台,可以帮助用户快速测试、原型和共享AI模型。它提供了一套完整的工具和功能,使用户能够轻松构建和部署AI模型,从而提高工作效率。
语言模型自我奖励训练
本产品是一种自奖励语言模型,通过 LLM 作为裁判,使用模型自身提供的奖励信号进行训练。通过迭代的 DPO 训练,模型不仅可以提高遵循指令的能力,还能提供高质量的自我奖励。经过三次迭代的 Fine-tuning,本产品在 AlpacaEval 2.0 排行榜上超过了许多现有系统,包括 Claude 2、Gemini Pro 和 GPT-4 0613。这项工作虽然只是初步研究,但为模型在两个方面持续改进的可能性打开了大门。
代码生成优化工具
AlphaCodium是一种基于测试的、多阶段、面向代码的迭代流方法,旨在提高LLMs在代码问题上的性能。它通过优化模型在代码生成任务上的表现,特别适用于竞赛性编程问题。用户可以根据配置选择相应的模型(如“gpt-4”、“gpt-3.5-turbo-16k”等),并使用AlphaCodium解决特定问题或整个数据集。该工具还提供了一系列最佳实践,如YAML结构化输出、语义推理、模块化代码生成等,可广泛适用于其他代码生成任务。
多模态大型语言模型的优化与分析
MM1.5是一系列多模态大型语言模型(MLLMs),旨在增强文本丰富的图像理解、视觉指代表明和接地以及多图像推理的能力。该模型基于MM1架构,采用以数据为中心的模型训练方法,系统地探索了整个模型训练生命周期中不同数据混合的影响。MM1.5模型从1B到30B参数不等,包括密集型和混合专家(MoE)变体,并通过广泛的实证研究和消融研究,提供了详细的训练过程和决策见解,为未来MLLM开发研究提供了宝贵的指导。
大规模代码生成预训练模型
StarCoder2是一个1500亿参数的Transformer模型,在包括GitHub在内的600多种编程语言数据集上进行了预训练,使用了Grouped Query Attention等技术。该模型可用于代码生成任务,支持多种编程语言。
高效的大型语言模型(LLM)研究代码库
Meta Lingua 是一个轻量级、高效的大型语言模型(LLM)训练和推理库,专为研究而设计。它使用了易于修改的PyTorch组件,使得研究人员可以尝试新的架构、损失函数和数据集。该库旨在实现端到端的训练、推理和评估,并提供工具以更好地理解模型的速度和稳定性。尽管Meta Lingua目前仍在开发中,但已经提供了多个示例应用来展示如何使用这个代码库。
定制化大型语言模型的训练平台
Entry Point AI是一款训练大型语言模型的平台,可以快速高效地进行训练、管理和评估自定义模型,无需编写代码。它提供了跨平台的训练工具,可以比较模型性能、标注数据集、生成合成数据,并以速度和质量优于基于对话的模型。
新模型,多种型号,AI驱动合成数据训练
WizardLM-2是WizardLM推出的新一代大型语言模型,包含三种型号:8x22B、70B和7B。该产品采用AI驱动的合成数据训练系统,通过数据分析、加权抽样、渐进式学习和AI互校AI等方法,优化模型性能。它能够自动生成高品质的指令和响应,提供多样化的对话能力,适用于多种编程和开发场景。
为AI模型生成和优化提示的工具
AI 提示生成器是一个多功能平台,支持生成和优化适用于多种AI模型的提示,如ChatGPT、Claude、Midjourney和Stable Diffusion。它通过高级算法即时生成和优化提示,提高与AI的互动质量,增强创造力。该工具完全免费,支持移动设备,且不存储个人数据,确保用户隐私和安全。
AI训练入门,超级易用的AI训练平台
训练面板是一个为初学者提供超级易用的AI训练平台。对于高级用户,我们提供可定制的设置。训练面板具有简洁直观的界面,使用户能够轻松地训练自己的AI模型。它支持各种机器学习算法和深度学习框架,包括TensorFlow和PyTorch等。通过训练面板,用户可以通过上传数据集、设置训练参数和监控训练进度来训练和优化自己的AI模型。训练面板还提供模型评估和预测功能,帮助用户评估模型的性能并进行预测。定价灵活,提供免费试用和付费订阅选项。
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