Create ML

Apples offizielles Framework zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen

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Create ML ist ein von Apple veröffentlichtes Framework zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen. Es ermöglicht das bequeme Trainieren von Core ML-Modellen auf Mac-Geräten. Es bietet verschiedene Modelltypen für Bilder, Videos und Text. Benutzer benötigen lediglich einen Datensatz und müssen die Parameter einstellen, um mit dem Modelltraining zu beginnen. Create ML stellt zudem eine Swift API bereit, die das Modelltraining auf iOS und anderen Plattformen unterstützt.

Unterstützung des gleichzeitigen Trainings mehrerer Modelle
Unterstützung der Beschleunigung des Modelltrainings durch externe GPUs
Modelltraining auf dem Gerät
Vielzahl von Modelltypen
darunter Bild-
Video- und Textmodelle

Bildklassifizierung
Objekterkennung
Gestenerkennung
Textklassifizierung
Spracherkennung

Trainieren eines Bildklassifikationsmodells für Katzen und Hunde mit Create ML
Erstellen eines Modells zur Sentimentanalyse englischer Texte mit Create ML
Trainieren eines Modells zur Erkennung von Spam-Kommentaren im App Store mit Create ML

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Monatliche Gesamtbesuche

7643377

Absprungrate

48.14%

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4.1

Durchschnittliche Besuchsdauer

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Create ML Alternativen

Create ML — Apples offizielles Framework zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen

Liner.ai — Code-freies Machine-Learning-Tool

RWKV-6 Expertenmischung — Das größte Modell der RWKV-Familie, das die MoE-Technologie zur Effizienzsteigerung nutzt.

Agentless — Agentenlose Methode zur automatischen Lösung von Softwareentwicklungsproblemen

TRELLIS — 3D-Generierungsmodell zur Erstellung hochwertiger und vielfältiger 3D-Assets

Flux Gym — Eine schlanke Benutzeroberfläche (UI) zum Trainieren von FLUX LoRA-Modellen, geeignet für Systeme mit geringer VRAM-Kapazität.

ai-toolkit — Eine Sammlung von AI-Skripten, hauptsächlich für das Stable Diffusion Modell.

MAVIS — Mathematisch-visuelles, durch Instruktion optimiertes Modell

Twitter-Insight-LLM — Großes Sprachmodell für Twitter-Insights

LlamaParse — LLAMA-Analysewerkzeug

DataDreamer — Werkzeug zur Generierung synthetischer Daten, zum Trainieren und Ausrichten von Modellen

Unity Sentis — Unity Deep-Learning-Inferenzbibliothek

RapidMiner — Datenwissenschaftliche Plattform, die die gesamte Prozesskette von der Datenaufbereitung über die Modellentwicklung bis zum Deployment und Management unterstützt.

DataRobot — DataRobot AI-Plattform: Automatisches Modellieren und Visualisierung

PyCaret — Eine Low-Code Python-Bibliothek für maschinelles Lernen

Teachable Machine — Erstellen Sie ganz einfach Ihre eigenen Machine-Learning-Modelle.

MakeML — Erstellung von Objekterkennungs- neuronalen Netzen ohne Code

Kaggle — Führende Online-Plattform für Data Science

Hewhale Community — Hewhale Community ist eine Open-Source-Plattform für Data Science.

Lingyun Open Platform — Offene Plattform

Google AI MediaPipe — Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, plattformübergreifend und einfach für den Aufbau von ML-Anwendungen auf verschiedenen Geräten.

ModelScope 魔搭社区 — Bietet Modell-Exploration, Inferenz, Training, Deployment und Anwendungsservices.

Cerebrium — Machine-Learning-Framework zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Modellen

Lobe — Einfacher Einstieg in maschinelles Lernen

Firecrawl LLMs.txt Generator — Tool zur Generierung von Webseiten-zusammengeführten Textdateien für das Training und die Inferenz von LLMs

Firefox Translations Models — Für die Übersetzungsfunktion des Firefox-Browsers optimierte, CPU-beschleunigte neuronale maschinelle Übersetzung.

3FS — 3FS ist ein hochperformantes, verteiltes Dateisystem, das speziell für KI-Trainings- und Inferenz-Workloads entwickelt wurde.

Thunder Compute — Bietet den weltweit günstigsten GPU-Cloud-Service und unterstützt die selbst gehostete KI/ML-Entwicklung.

Factory — Factory ist eine Plattform für die selbstbestimmte Softwareentwicklung und unterstützt Teams bei der effizienten Zusammenarbeit und der Entwicklung zukünftiger Software.

SWE-RL — Verbesserung der Inferenzfähigkeit großer Sprachmodelle in der Entwicklung von Open-Source-Software durch verstärkendes Lernen