Cerebrium

Framework de aprendizaje automático para construir e implementar modelos de IA

Producto ComúnImagenAprendizaje automáticoEntrenamiento de modelos

Cerebrium es un framework de aprendizaje automático que permite entrenar, implementar y monitorizar modelos de aprendizaje automático con pocas líneas de código. Ejecutamos todo en CPU/GPU sin servidor y cobramos únicamente por el uso. Puedes implementar modelos desde bibliotecas como Pytorch, Huggingface y Tensorflow.

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Cerebrium Alternativas

Cerebrium — Framework de aprendizaje automático para construir e implementar modelos de IA

Liner.ai — Herramienta de aprendizaje automático sin necesidad de codificación

RWKV-6 Mezcla de Expertos — El modelo más grande de la familia RWKV, que utiliza la técnica MoE para mejorar la eficiencia.

TRELLIS — Modelo generativo 3D que permite la creación de activos 3D de alta calidad y diversidad.

Playnode — Plataforma de creación de flujos de trabajo de IA visual

ZML — ZML: un framework de modelos de programación eficiente y flexible.

Flux Gym — Interfaz de usuario sencilla para el entrenamiento de FLUX LoRA, compatible con configuraciones de VRAM bajas.

ai-toolkit — Conjunto de scripts de IA, principalmente para el modelo Stable Diffusion.

Gemma-2-27b — Modelo de generación de texto abierto, ligero y avanzado

AutoTrain — Entrena, evalúa e implementa modelos avanzados de aprendizaje automático sin necesidad de codificar.

phi3-Chino — Dedicado a recopilar versiones variantes de entrenamiento de phi3 de la comunidad de código abierto, y a organizar tutoriales de entrenamiento, inferencia e implementación.

LlamaParse — Herramienta de análisis de LLAMA

DataDreamer — Herramienta para generar datos sintéticos, entrenar y alinear modelos.

Replicate — Herramienta para ejecutar e implementar modelos de aprendizaje automático

Create ML — Marco de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático oficial de Apple

Deploifai — Simplifica los servicios en la nube para el aprendizaje automático

Roboflow — Capacita a su software para reconocer objetos en imágenes y videos.

Generador Firecrawl LLMs.txt — Herramienta para generar archivos de texto integrados en sitios web para el entrenamiento e inferencia de LLM

Modelos de Traducción de Firefox — Modelo de traducción automática neuronal acelerado por CPU optimizado para la función de traducción del navegador Firefox.

Agente de Ciencia de Datos en Colab — Asistente de ciencia de datos de Colab basado en Gemini, que genera automáticamente el código completo del cuaderno de Colab.

3FS — 3FS es un sistema de archivos distribuido de alto rendimiento, diseñado específicamente para cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de IA.

Thunder Compute — Proporciona el servicio de nube GPU más económico del mundo, impulsando el desarrollo de IA/ML autohospedado.

olmOCR — olmOCR es un conjunto de herramientas para linealizar PDF para el entrenamiento de conjuntos de datos LLM.

TensorPool — TensorPool es una plataforma de GPU en la nube que simplifica el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.

kg-gen — Herramienta de inteligencia artificial que extrae grafos de conocimiento de cualquier texto.

El Manual de Sistemas Ultraescalables — Una herramienta enfocada en el diseño y optimización de sistemas ultraescalables, ofreciendo soluciones eficientes.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Proyecto DeepSeek — Un proyecto multifuncional que integra la API de DeepSeek, incluyendo un chatbot inteligente, procesamiento de archivos e implementación de modelos.

Steev — Steev es una herramienta para optimizar el entrenamiento de modelos de IA, ayudando a los usuarios a mejorar la eficiencia del entrenamiento y el rendimiento del modelo.