MakeML

Crea redes neuronales de detección de objetos sin código

Producto ComúnProgramaciónAprendizaje profundoDesarrollo de programación

MakeML es una herramienta de desarrollo que permite crear redes neuronales de detección de objetos en imágenes sin necesidad de escribir código. Ofrece una interfaz gráfica sencilla e intuitiva. Solo necesitas subir imágenes de tu conjunto de entrenamiento, dibujar los cuadros delimitadores (bounding boxes), configurar los parámetros y entrenar un modelo de detección de objetos eficiente, exportable en formato CoreML para su uso en aplicaciones iOS. MakeML soluciona el problema del alto umbral de entrada en el desarrollo de redes neuronales; no necesitas conocimientos de aprendizaje automático ni programación para obtener una potente capacidad de deep learning.

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MakeML — Crea redes neuronales de detección de objetos sin código

Tribe AI — Herramienta de bajo código para construir y coordinar rápidamente equipos de múltiples agentes.

InfraVisN IA — Desarrollo e implementación de modelos de IA

AlphaMissense — Predice todos los posibles sustituciones de aminoácidos humanos y variantes de sentido erróneo.

Amazon SageMaker — Construye, entrena e implementa modelos de aprendizaje automático mediante una infraestructura, herramientas y flujos de trabajo totalmente administrados.

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

Comunidad ModelScope de Modas — Proporciona servicios de exploración, inferencia, entrenamiento, despliegue y aplicación de modelos.

Prisms — Plataforma sin código que utiliza IA para construir aplicaciones

Interax — Componentes AI integrados sin código

FILM — Modelo de interpolación de fotogramas para escenas de acción a gran escala

Obviously AI — Automatiza todo el proceso de ciencia de datos, construye algoritmos de aprendizaje automático, interpreta y predice resultados.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Basalto — Ayuda a los equipos a crear, probar e implementar rápidamente funciones de IA de alta calidad.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

Noloco — Noloco es una potente plataforma sin código que ayuda a las empresas a automatizar e integrar los procesos de negocio mediante herramientas flexibles.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

Studio Global — Una herramienta de creación, generación y chat basada en IA que ofrece automatización de flujo de trabajo sin código.

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

BioEmu — BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.