Un ensemble d’API NLP de pointe et faciles à utiliser : génération de texte, réécriture/paraphrase et résumé. Intégrez rapidement une analyse de texte performante à vos applications, avec catégorisation de sujets, analyse des sentiments, extraction d’entités, détection de plagiat et classificateurs personnalisés.
Code / Outils de développement
Inférence GPU serverless pour les modèles de ML, avec une API facturée à la milliseconde pour exécuter le ML en production.
Liner est un outil gratuit qui vous permet d’entraîner facilement vos modèles de ML. Il utilise vos données d’entraînement pour créer un modèle de ML facile à intégrer, sans nécessiter de compétences en programmation ou en apprentissage automatique.
Modèle de reconnaissance vocale polyvalent, entraîné sur un vaste ensemble de données audio diversifiées.
Accélérez la création de vos modèles d’IA de vision. Les données synthétiques offrent une alternative économique aux données du monde réel pour entraîner et améliorer les modèles d’IA. À l’aide de modèles 3D réalistes, créez facilement des données synthétiques pour la classification par IA et la détection d’objets.
Shumai est une bibliothèque de tenseurs open source, rapide, connectée au réseau et différentiable pour TypeScript (et JavaScript). Elle est conçue avec bun + flashlight pour les ingénieurs logiciels comme pour les chercheurs.
Moonbeam Exchange est une plateforme de science des données qui exploite plus de 100 sources de données pour fournir des informations et des analyses à l’ensemble de l’écosystème de l’innovation.
Louez des GPU cloud à partir de $0.2/heure. Économisez plus de 80 % sur les GPU. La location de GPU est simplifiée grâce à Jupyter pour PyTorch, Tensorflow ou tout autre framework d’IA.
Concevez et déployez des applications fondées sur des modèles de langage de grande taille. L’ingénierie des prompts, réinventée 🔥.
Common Sense Machines fournit des API, des interfaces et des logiciels open source pour convertir des entrées et expériences multimodales en simulateur numérique destiné à l’entraînement de l’IA et à la création de contenu. L’entreprise estime que l’apprentissage de modèles génératifs du monde constitue une voie systématique vers l’AGI, de manière comparable à l’apprentissage du monde par un enfant à partir de son expérience.
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