„Substratus: Das ultimative KI-Tool für mühelose Modellerstellung und -bereitstellung“

  • Einfaches Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen
  • Verwendung von vorgefertigten Container-Images für beliebte Modelle
  • Nahtlose Codiererfahrung mit Remote-Notebooks
  • Einfaches Feintuning von Modellen
  • Effiziente Orchestrierung von ML-Operationen mit Kubernetes
  • Fähigkeit, überall dort zu laufen, wo Kubernetes läuft

Kategorie: Programmieren

Kosten: Kostenlos

Beschreibung der Funktionen von Substratus

Substratus ist ein beeindruckendes KI-Tool, das es Ihnen ermöglicht, mühelos hochmoderne Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Mit einer schnellen Bereitstellung und Open-Source-Unterstützung können Sie Ihre Modelle in Minuten einsatzbereit haben.

Das Tool bietet vorgefertigte Container-Images, die es einfach machen, beliebte hochmoderne Modelle zu importieren. Remote-Notebooks sorgen für ein nahtloses Programmiererlebnis. Feinabstimmung wird mit Substratus einfach gemacht – ziehen Sie ein Open-Source-Modell aus dem Regal, registrieren Sie Ihren Trainingsdatensatz und lassen Sie Substratus die harte Arbeit übernehmen, um das Modell auf geeigneter Hardware feinabzustimmen.

Dank Kubernetes bietet Substratus eine effiziente Orchestrierung von ML-Operationen, einschließlich Importieren von Datensätzen und Bereitstellen von Modellen. Mit minimalen Abhängigkeiten kann Substratus überall laufen, wo Kubernetes läuft.
Anwendungsfälle: Feinabstimmung von Open-Source-Modellen auf Kubernetes-Clustern.
Bereitstellung und Bereitstellung von Open-Source-LLMs in Minuten.

Video zum KI-Tool Substratus

Anwendungsbereiche

  • Feineinstellung von Open-Source-Modellen auf Kubernetes-Clustern
  • Bereitstellen und Servieren von Open-Source-LLMs in Minuten

Für wen ist Substratus geeignet?

Substratus richtet sich an Data Scientists, Machine Learning Engineers und Entwickler, die Modelle auf Kubernetes-Clustern feinabstimmen möchten.

  1. Data Scientists
  2. Machine Learning Engineers
  3. Entwickler
Benefits include Effizientes Orchestrieren von ML-Operationen, schnelle Bereitstellung und Bereitstellung von Open Source-Modellen, Vereinfachung des Feinabstimmungsprozesses, minimale Abhängigkeiten und eine nahtlose Kodierungserfahrung.

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