需求人群:
"UbiOps适合需要快速、可靠和安全地运行AI和机器学习工作负载的团队。无论是初创企业还是大型组织的数据科学团队,UbiOps都能提供强大的支持。它特别适用于需要在私有环境中部署AI模型、需要动态扩展计算资源以及需要符合特定法规的企业。"
使用场景示例:
Reef Support使用UbiOps训练AI模型,进行珊瑚礁保护。
数字农业中实时工作负载的按需计算机视觉模型推理。
国家网络安全中心与UbiOps合作,创新数字安全的荷兰。
产品特色:
快速部署AI模型:在15分钟内部署模型和功能,从微调的LLMs到计算机视觉模型。
私有环境部署:在UbiOps项目中部署现成模型,并在私有基础设施上运行。
开箱即用的AI基础设施:无需DevOps经验即可在几分钟内运行第一个作业,管理多个AI工作负载。
安全和合规性设计:提供端到端加密、安全数据存储和访问控制,确保业务合规。
NVIDIA AI企业合作伙伴:提供最佳的基础设施和能力,帮助数据科学和AI团队运行和管理他们的AI工作负载。
动态扩展计算资源:根据使用情况动态扩展AI工作负载,加速模型训练和推理。
支持混合和多云环境:在私有或公共云环境中部署模型,优化成本、合规性和计算资源。
使用教程:
1. 访问UbiOps网站并注册账户。
2. 集成UbiOps到数据科学工作台,开始使用。
3. 选择要部署的AI模型或机器学习模型。
4. 配置模型的部署环境,包括计算资源和安全设置。
5. 部署模型并测试其功能。
6. 监控模型的性能和使用情况,根据需要进行调整。
7. 利用UbiOps的自动化扩展功能,应对工作负载的高峰。
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AI模型服务与编排平台
UbiOps是一个AI基础设施平台,帮助团队快速运行他们的AI和机器学习工作负载作为可靠和安全的微服务,而无需改变现有的工作流程。它提供了零DevOps的超快速管道、优化的计算资源、支持LLMs和CV模型等功能。UbiOps支持混合和多云工作负载编排,允许在私有或公共云环境中部署模型,确保数据和模型始终留在用户的环境中。此外,UbiOps还提供了内置的安全特性,如端到端加密、安全数据存储和访问控制,帮助企业符合相关法规。
全球大语言模型资源汇总
awesome-LLM-resourses是一个汇总了全球大语言模型(LLM)资源的平台,提供了从数据获取、微调、推理、评估到实际应用等一系列资源和工具。它的重要性在于为研究人员和开发者提供了一个全面的资源库,以便于他们能够更高效地开发和优化自己的语言模型。该平台由王荣胜维护,持续更新,为LLM领域的发展提供了强有力的支持。
AI领域的专业课程和资源平台
DeepLearning.AI 是由著名人工智能专家Andrew Ng创立的在线教育平台,专注于提供机器学习和深度学习领域的高质量课程和专业证书。该平台为初学者和专业人士提供了一个学习AI技能和应用它们的实践机会。通过与行业领导者的合作,DeepLearning.AI 确保了课程内容的前沿性和实用性,帮助学习者在AI领域建立坚实的基础,并推动他们的职业发展。
加速人类科学发现的人工智能
xAI是一家专注于构建人工智能以加速人类科学发现的公司。我们由埃隆·马斯克领导,他是特斯拉和SpaceX的CEO。我们的团队贡献了一些该领域最广泛使用的方法,包括Adam优化器、批量归一化、层归一化和对抗性示例的发现。我们进一步引入了Transformer-XL、Autoformalization、记忆变换器、批量大小缩放、μTransfer和SimCLR等创新技术和分析。我们参与并领导了AlphaStar、AlphaCode、Inception、Minerva、GPT-3.5和GPT-4等该领域一些最大的突破性发展。我们的团队由AI安全中心主任Dan Hendrycks提供咨询。我们与X公司紧密合作,将我们的技术带给超过5亿X应用用户。
综合表格数据学习工具箱和基准测试
LAMDA-TALENT是一个综合的表格数据分析工具箱和基准测试平台,它集成了20多种深度学习方法、10多种传统方法以及300多个多样化的表格数据集。该工具箱旨在提高模型在表格数据上的性能,提供强大的预处理能力,优化数据学习,并支持用户友好和适应性强的操作,适用于新手和专家数据科学家。
低成本按需GPU,为机器学习和AI任务即时启动
GPUDeploy是一个提供低成本按需GPU资源的网站,专为机器学习和人工智能任务设计,用户可以立即启动预配置的GPU实例,以支持复杂的计算任务。该产品主要优点包括低成本、即时可用性以及预配置的便利性,适合需要快速部署机器学习模型和算法的企业和个人。
提供关于人工智能的最佳资源,学习机器学习、数据科学、自然语言处理等。
AI Online Course是一个互动学习平台,提供清晰简明的人工智能介绍,使复杂的概念易于理解。它涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶、聊天机器人等方面的知识,并强调实际应用和技术优势。
找到人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的最佳AI工作和职业机会。
Next AI Jobs是一个提供人工智能、机器学习、自然语言处理和数据科学等领域的工作和职业机会的网站。它连接了人工智能行业的雇主和求职者,为人才提供了广阔的发展空间和机会。Next AI Jobs的主要优点是它集中了人工智能领域的工作和职业机会,为求职者提供了更便捷的职业发展途径。
多模态知识图谱补全工具
MyGO是一个用于多模态知识图谱补全的工具,它通过将离散模态信息作为细粒度的标记来处理,以提高补全的准确性。MyGO利用transformers库对文本标记进行嵌入,进而在多模态数据集上进行训练和评估。它支持自定义数据集,并且提供了训练脚本以复现实验结果。
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。
出色的数据科学工具
MLJAR提供出色的数据科学工具和学习材料,帮助用户理解和利用他们的数据。产品功能包括自动化机器学习、将笔记本转换为交互式网络应用、使用LLMs生成Python图表、构建自己的SaaS以及服务器和网站监控。MLJAR的优势在于提供XAI能力、公平的机器学习、模型解释、公平度指标、以及快速检测异常并及时通知。定价方面,MLJAR提供了多种产品比较和决策树、随机森林、Xgboost、LightGBM、CatBoost等算法的比较。定位于数据科学工具领域。
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。
数据科学与机器学习云平台
Saturn Cloud是一个解决数据科学和机器学习所需复杂基础设施管理和扩展的云平台。它提供了使用R和Python进行数据科学的环境,支持GPU、Dask集群等功能。Saturn Cloud可以帮助数据科学家、数据科学领导者和软件工程师简化开发、部署和数据处理的流程。该产品提供不同的功能和定价计划以满足各种需求。
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。
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。
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。
AI、机器学习和数据科学工作的最佳选择
Best AI Jobs是#1人工智能工作板,拥有2000多个工作职位,包括人工智能软件工程师、AI开发人员、机器学习工程师等。在AI领域找到一份工作,加入未来!
找到最佳的机器学习API,无需麻烦地进行请求和预测
数据端点是一个机器学习API市场,用户可以在其中找到最佳的机器学习API端点,并进行请求和预测,无需繁琐的操作。产品提供了各种功能,优势,定价和定位等信息。
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。
8B参数变分自编码器模型,用于高效的文本到图像生成。
Flux.1 Lite是一个由Freepik发布的8B参数的文本到图像生成模型,它是从FLUX.1-dev模型中提取出来的。这个版本相较于原始模型减少了7GB的RAM使用,并提高了23%的运行速度,同时保持了与原始模型相同的精度(bfloat16)。该模型的发布旨在使高质量的AI模型更加易于获取,特别是对于消费级GPU用户。
一键生成多语言视频字幕和翻译
Aragorn视频翻译是一个在线平台,旨在简化视频内容的字幕生成和翻译过程。它利用先进的ASR技术和机器学习模型,如whisper和ChatGPT-4,为用户提供一个界面友好、操作简便的服务。用户可以上传视频或提供视频链接,平台将自动生成字幕,并支持将字幕翻译成多种语言。Aragorn的使命是让全世界的人们能够无缝沟通,而不必学习外语。它支持80多种语言,并且不断更新以支持更多语言。Aragorn的价格基于视频处理时间,1 Aragorn credit等于一分钟的视频处理时间,用户可以根据需要购买credits。
多语言生成语言模型
Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型,能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ,尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练,并在Apache-2.0许可下发布,以推动多语言技术的发展。
由CohereForAI开发的Hugging Face Space
Aya Expanse是一个由CohereForAI开发的Hugging Face Space,它可能涉及到机器学习模型的开发和应用。Hugging Face是一个专注于自然语言处理的人工智能平台,提供各种模型和工具,以帮助开发者构建、训练和部署NLP应用。Aya Expanse作为该平台上的一个Space,可能具有特定的功能或技术,用于支持开发者在NLP领域的工作。
FAIR Chemistry团队发布的材料科学模型
OMat24是由Meta的FAIR Chemistry团队发布的一系列模型检查点,这些模型在不同的模型大小和训练策略上有所不同。这些模型使用了EquiformerV2架构,旨在推动材料科学领域的研究,通过机器学习模型来预测材料的性质,从而加速新材料的发现和开发。这些模型在公开的数据集上进行了预训练,并提供了不同规模的版本,以适应不同的研究需求。
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型,拥有32亿参数,专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术,以支持23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取,通过发布高性能的多语言模型权重,供全球研究人员使用。
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