Перейти к содержимому

Как обучить свою модель с помощью ИИ

Среды с GPU для обучения и дообучения моделей.

9 инструментов

Seahaven Seahaven — Python-фреймворк для разработчиков, которые создают изолированные среды и проверяют в них ИИ-агентов. Бесплатно Open-source

TorchGeo TorchGeo помогает работать с геопространственными данными и моделями; библиотека подходит исследователям и разработчикам спутниковых снимков. Бесплатно Open-source

Labelme Labelme помогает размечать изображения и готовить данные для обучения ИИ; подходит специалистам, которым важна локальная обработка. Русский язык Open-source от 49 $ VK Cloud ML Platform ML-платформа VK Cloud: обучение, версионирование и вывод моделей в прод. Русский язык Yandex DataSphere Среда для обучения и запуска моделей с GPU и оплатой за фактическое использование. Бесплатно Русский язык

Spirula Studio Spirula Studio превращает фото и видео в 3D-сцены и текстурированные сетки для специалистов по трёхмерной графике и реконструкции. Бесплатно Русский язык Open-source бесплатно

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

LiteLLM LiteLLM — это открытый AI-шлюз для управления доступом к LLM и агентам через единый API. Бесплатно Open-source бесплатно ML Space (Cloud.ru) Платформа для обучения больших моделей на российских суперкомпьютерных кластерах. Русский язык

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.