Как обучить свою модель с помощью ИИ
Среды с GPU для обучения и дообучения моделей.
9 инструментов
TorchGeo
TorchGeo помогает работать с геопространственными данными и моделями; библиотека подходит исследователям и разработчикам спутниковых снимков.
Бесплатно
Open-source
TinyHumans
TinyHumans помогает создавать ИИ-агентов и управлять ими для автоматизации задач и рабочих процессов.
Open-source
от 20 $
PyTorch
PyTorch помогает исследователям и разработчикам создавать и обучать нейронные сети для задач машинного обучения.
Бесплатно
Open-source
FiftyOne
FiftyOne — инструмент для визуализации и оценки моделей компьютерного зрения.
Бесплатно
Open-source
AgentScope
Открытый стек инструментов для разработки, оценки, обучения и запуска ИИ-агентов.
Open-source
Applio
Applio помогает менять голос в аудио, создавать речь и обучать голосовые модели — для авторов контента и тех, кто работает со звуком.
Бесплатно
Open-source
OpenDataLoader PDF
Инструмент для извлечения структурированных данных из PDF-документов.
Бесплатно
Open-source
бесплатно
Ludwig
Ludwig — это фреймворк для создания и развертывания моделей машинного обучения без написания кода.
Бесплатно
Open-source
Nanobrowser
Открытый инструмент автоматизации веба с поддержкой различных LLM-моделей.
Бесплатно
Open-source
Частые вопросы
Сколько стоит обучение?
Платите за время вычислений. Короткое дообучение небольшой модели обходится в сотни рублей, обучение с нуля — несопоставимо дороже.
Нужна ли своя видеокарта?
Нет, в этом и смысл платформы: вычислительные ресурсы арендуются на время задачи.
Останутся ли данные в России?
У площадок из каталога — да. Это важно, если в обучающем наборе есть персональные данные.