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Substratus
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Treinamento de LLM (6)

Substratus

Crie e use modelos de aprendizado de máquina.

Informações da Ferramenta

Substratus é uma poderosa ferramenta de IA que simplifica a construção, treinamento e implantação de modelos avançados de aprendizado de máquina em várias plataformas de nuvem.

Com o Substratus, você pode lançar facilmente Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) de código aberto em apenas alguns minutos. Não há necessidade de se preocupar com configurações complicadas ou gerenciamento de infraestruturatudo isso é cuidado para você!

Uma das características de destaque do Substratus são suas imagens de contêiner pré-embaladas, que permitem importar facilmente modelos populares e de ponta. Uma vez que você tenha importado um modelo, pode abrir cadernos remotos e explorar o código com facilidade.

Ajustar seu modelo é muito fácil com o Substratus, pois ele gerencia o trabalho pesado de refinar seus modelos no melhor hardware disponível. Você simplesmente escolhe um modelo pronto para uso, adiciona seu conjunto de dados de treinamento e deixa o Substratus cuidar do resto.

Um componente chave do Substratus é sua integração com o Kubernetes, que ajuda a orquestrar todas as tarefas de aprendizado de máquina de forma contínua. Desde a importação de dados até o treinamento de modelos e sua disponibilização, o Kubernetes garante que tudo funcione sem problemas em diferentes ambientes, sem dependências desnecessárias. Além disso, você pode implantar o Substratus em qualquer lugar onde o Kubernetes opera, oferecendo flexibilidade e escalabilidade.

Para ajudá-lo a começar rapidamente, o Substratus fornece documentação detalhada, incluindo uma introdução e um guia de início rápido. E se você precisar de assistência, a comunidade ativa deles está pronta para ajudar em plataformas como Stack Overflow e Discord.

Em resumo, o Substratus foi criado para acelerar o processo de desenvolvimento e implantação de modelos de IA, permitindo que você se concentre mais em seus dados em vez de se perder nas complexidades das operações de aprendizado de máquina.