需求人群:
"Velvet AI gateway的目标受众是利用OpenAI和Anthropic API的工程师和创新团队。他们需要一个能够高效管理和分析AI请求的工具,以便优化成本、提高性能并生成用于微调的自定义数据集。"
使用场景示例:
Blaze AI的CTO Chirag Mahapatra使用Velvet实现日志记录和缓存,存储训练集以微调自己的模型。
Revo.pm的CEO Mehdi Djabri利用Velvet作为产品 copilot 与LLMs之间交互的数据源,进行评估、成本计算和问题解决。
Find AI的CTO Philip Thomas使用Velvet监控生产中的AI功能,利用缓存功能显著降低成本。
产品特色:
请求仓库:将所有AI请求记录到数据库,包括自定义元数据。
使用和成本分析:以JSON对象形式存储数据,实现细粒度查询日志。
请求缓存:毫秒级返回相同结果,降低成本和延迟。
批量作业:解锁额外数据,以便查询批量中的每个文件。
数据集生成:选择并导出用于批量或微调工作流程的数据集。
AI SQL编辑器:使用自动化大型数据集上的SQL的编辑器。
使用教程:
1. 在usevelvet.com/register创建账户。
2. 阅读docs.usevelvet.com上的文档。
3. 将baseURL设置为Velvet网关。
4. 使用Velvet的数据库或连接自己的数据库。
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AI请求的智能仓库解决方案
Velvet AI gateway是一个为工程师设计的AI请求仓库解决方案,它允许用户将OpenAI和Anthropic的请求存储到PostgreSQL数据库中,并通过日志分析、评估和生成数据集来优化AI功能。产品的主要优点包括易用性、成本优化、数据透明性和支持自定义查询。Velvet AI gateway的背景是帮助创新团队更有效地管理和利用AI技术,通过减少成本和提高效率来增强产品的竞争力。
为云开发运维提供AI辅助工具,实现成本实时分析、配置优化与基础设施代码生成。
Infra.new 是一款面向云开发运维的AI辅助工具,通过实时成本分析、配置优化和基础设施代码生成等功能,帮助用户高效管理云基础设施。它支持多种云平台,如AWS、GCP等,能够自动生成Terraform配置,并提供架构可视化和成本优化建议,确保用户在部署前做出明智决策。该工具主要面向开发者和运维人员,旨在提高工作效率、降低成本,并保证基础设施的安全性和可靠性。
提供全球最便宜的GPU云服务,助力自托管AI/ML开发。
Thunder Compute是一个专注于AI/ML开发的GPU云服务平台,通过虚拟化技术,帮助用户以极低的成本使用高性能GPU资源。其主要优点是价格低廉,相比传统云服务提供商可节省高达80%的成本。该平台支持多种主流GPU型号,如NVIDIA Tesla T4、A100等,并提供7+ Gbps的网络连接,确保数据传输的高效性。Thunder Compute的目标是为AI开发者和企业降低硬件成本,加速模型训练和部署,推动AI技术的普及和应用。
TensorPool 是一个简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。
TensorPool 是一个专注于简化机器学习模型训练的云 GPU 平台。它通过提供一个直观的命令行界面(CLI),帮助用户轻松描述任务并自动处理 GPU 的编排和执行。TensorPool 的核心技术包括智能的 Spot 节点恢复技术,能够在抢占式实例被中断时立即恢复作业,从而结合了抢占式实例的成本优势和按需实例的可靠性。此外,TensorPool 还通过实时多云分析选择最便宜的 GPU 选项,用户只需为实际执行时间付费,无需担心闲置机器带来的额外成本。TensorPool 的目标是让开发者无需花费大量时间配置云提供商,从而提高机器学习工程的速度和效率。它提供个人计划和企业计划,个人计划每周提供 $5 的免费信用额度,而企业计划则提供更高级的支持和功能。
Upsonic AI 提供强大的计算机使用和管理基础设施,帮助开发者轻松创建 AI 代理。
Upsonic AI 是一个面向开发者的平台,专注于构建垂直领域的人工智能代理。通过提供跨平台兼容性和无缝集成,它简化了构建 AI 驱动工作流的过程。借助 MCP(多计算机程序)等工具,Upsonic AI 让高级 AI 能力变得易于访问和定制。该产品旨在优化成本,通过高效管理 API 调用,实现复杂任务的自动化处理。它适用于需要高效、可扩展和定制化 AI 解决方案的企业和开发者。
节省LLM成本,不牺牲质量的框架
RouteLLM是一个用于服务和评估大型语言模型(LLM)路由器的框架。它通过智能路由查询到不同成本和性能的模型,以节省成本同时保持响应质量。它提供了开箱即用的路由器,并在广泛使用的基准测试中显示出高达85%的成本降低和95%的GPT-4性能。
简化分析和数据工程
Weld是一个简单易用的数据仓库构建工具,提供强大的ELT、SQL转换、rELT和AI助手功能。它可以连接100多个应用程序、文件和数据库,让你在几分钟内构建数据仓库,无需麻烦设置。Weld可以从100多个数据源获取数据,包括PostgreSQL、Stripe、Salesforce、Hubspot和Google Sheets等。它还提供预建的连接器,可自动同步数据,并可选择存储数据在Weld上或连接自己的数据仓库,如BigQuery和Snowflake等。你可以使用SQL编辑器来合并来自多个源的数据,并通过AI助手来编写定制的SQL代码。Weld还提供多个模板,方便你快速开始数据分析工作。你可以轻松导出数据到其他应用程序,并与你喜欢的BI工具集成。除此之外,Weld还提供逆向ETL功能,可以直接将数据发送到你的工作场所。Weld的数据管道经过了战斗测试,每天有超过100,000次同步,具有端到端的加密和访问控制,保证数据的安全性。Weld已经被1000多家公司信任,包括Hubspot、Shopify、Facebook Ads和Stripe等。
生成AI驱动的SQL和BigData工具
TableChat是一款由AI驱动的SQL和BigData工具,可以根据实际的数据表结构或数据模式生成生产就绪的数据库/数据仓库操作语句。它利用LLMs的交互式对话能力,实现了复杂的数据库操作生成、语句解释、数据库语句优化以及数据库相关代码的轻松实现。开发人员可以快速获得不同编程语言中的定制对象结构代码,从而避免表名混淆,使得该工具不仅对数据库管理员有用,对所有开发人员也非常实用。此外,TableChat还提供强大的数据可视化和洞察力,简化了数据分析,并提供了复杂数据集的可视表示,包括表格、统计数据和筛选器。用户可以基于直观的可视化结果做出明智的决策,并轻松与同事分享结果。产品操作简洁优雅,提供了数据库操作所需的主要功能,无需复杂的特性,用户可以优雅且流畅地查询和编辑数据。产品跨平台客户端,用户完全控制数据,无需担心数据隐私。TableChat每周发布新的更新,始终不断改进。
智能化数据分析工具
Rapid AI是一款智能化数据分析工具,通过实时机器学习分析数据,优化策略,适用于各种规模的企业。具有成本效益高、高效节省时间、更高的准确性等优点。提供定制化、专业支持的AI工具,帮助企业提升效率,降低成本,保持竞争优势。
全自动数据仓库和分析优化
Keebo是一个全自动数据仓库和分析优化平台,能够帮助数据团队节省时间、提升性能并节省成本。它学习和实时适应工作负载变化,优化云数据仓库和查询,无需团队任何努力。Keebo可以在几分钟内设置并在48小时内见效,无需更改仓库或应用程序。用户可以根据自己的需求进行配置,数据安全存储在仓库中,所有结果都可以在KPI仪表板中跟踪。通过全自动数据仓库优化,我们的客户在仓库许可成本上节省了高达70%。Keebo的算法基于顶尖大学多年的前沿研究,能够立即为您的数据团队带来许多好处。
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