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Substratus
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Formazione LLM (6)

Substratus

Crea e utilizza modelli di apprendimento automatico.

Informazioni sullo strumento

Substratus è un potente strumento AI che semplifica la creazione, l'addestramento e il deployment di modelli avanzati di machine learning su varie piattaforme cloud.

Con Substratus, puoi lanciare senza sforzo modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) open-source in pochi minuti. Non c'è bisogno di preoccuparsi di configurazioni complicate o di gestire l'infrastruttura: è tutto gestito per te!

Una delle caratteristiche distintive di Substratus è la sua integrazione di immagini container preconfezionate, che ti permettono di importare facilmente modelli popolari e all'avanguardia. Una volta importato un modello, puoi aprire notebook remoti ed esplorare il codice con facilità.

Il fine-tuning del tuo modello è un gioco da ragazzi con Substratus, poiché gestisce il lavoro pesante di affinare i tuoi modelli sull'hardware migliore disponibile. Devi semplicemente scegliere un modello pronto all'uso, aggiungere il tuo dataset di addestramento e lasciare che Substratus gestisca il resto.

Un componente chiave di Substratus è la sua integrazione con Kubernetes, che aiuta a orchestrare senza problemi tutte le attività di machine learning. Dall'importazione dei dati all'addestramento dei modelli e alla loro erogazione, Kubernetes garantisce che tutto funzioni senza intoppi in diversi ambienti senza dipendenze superflue. Inoltre, puoi distribuire Substratus ovunque operi Kubernetes, offrendoti sia flessibilità che scalabilità.

Per aiutarti a partire con il piede giusto, Substratus fornisce documentazione dettagliata, inclusa un'introduzione e una guida rapida. E se hai mai bisogno di assistenza, la loro comunità attiva è pronta ad aiutarti su piattaforme come Stack Overflow e Discord.

In breve, Substratus è progettato per accelerare il processo di sviluppo e distribuzione di modelli AI, permettendoti di concentrarti di più sui tuoi dati invece di essere appesantito dalle complessità delle operazioni di machine learning.