Kürzlich hat ByteDance still und heimlich eine AI-Modell-Sharing-Community namens „炉米 Lumi“ veröffentlicht. Die Plattform bietet Funktionen wie Modellsharing, Workflow-Erstellung und LoRA-Training. Derzeit befindet sich die Plattform jedoch noch in der internen Testphase.
Produktzugang:https://top.aibase.com/tool/lumilumi
Das Kernstück von 炉米 Lumi ist die Funktion zum Teilen und Verwalten von Modellen. Benutzer können einfach ihre selbst entwickelten AI-Modelle hochladen und in der Community mit anderen teilen. Dieser offene Mechanismus hilft, Informationsbarrieren zu durchbrechen und fördert die Zusammenarbeit und den Austausch zwischen verschiedenen Bereichen. Jeder kann von den Ergebnissen der anderen profitieren und so die Innovation von AI-Modellen vorantreiben.
Die Plattform unterstützt auch die Erstellung von AI-Workflows. Benutzer können je nach Bedarf verschiedene Modelle und Tools miteinander kombinieren und so einen Workflow erstellen, der für bestimmte Aufgaben geeignet ist. Dies ist in der praktischen Anwendung sehr wichtig. Im Bereich der Bilderkennung kann der Benutzer beispielsweise die Bildvorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Klassifizierungsmodelle kombinieren, um die Effizienz und Genauigkeit der Anwendung zu verbessern. Darüber hinaus bietet 炉米 Lumi eine LoRA-Trainingsfunktion, die Benutzern hilft, Modelle für bestimmte Aufgaben feinabzustimmen.
Benutzer können sich mit ihrem Douyin-Konto und ihrem Handy bei 炉米 Lumi anmelden. Es ist jedoch zu beachten, dass sich die Plattform noch in der Whitelist-Testphase befindet. Benutzer ohne Zugriffsberechtigung erhalten beim Scannen des Codes die Meldung „Zugriff nicht gewährt“.
Wichtige Punkte:
1️⃣ 🔄 炉米 Lumi ist eine von ByteDance entwickelte AI-Modell-Sharing-Community, die den Austausch und die Zusammenarbeit zwischen Forschern und Entwicklern fördern soll.
2️⃣ 🔧 Die Plattform unterstützt Modellsharing, Workflow-Erstellung und LoRA-Training, um Benutzern zu helfen, die Nutzung von AI-Modellen zu optimieren.
3️⃣ 📱 Derzeit befindet sich 炉米 Lumi in der internen Testphase. Benutzer müssen sich mit ihrem Douyin-Konto anmelden, der Zugriff ist jedoch eingeschränkt.
