Как запустить модель у себя с помощью ИИ
Открытые модели, которые работают на своём сервере без передачи данных наружу.
7 инструментов
Natasha
Набор открытых библиотек для разбора русского текста: токены, леммы, имена, адреса, суммы.
Бесплатно
Русский язык
Open-source
бесплатно
Saiga / rulm
Открытые русскоязычные языковые модели и код для их дообучения.
Бесплатно
Русский язык
Open-source
бесплатно
DeepPavlov
Открытая библиотека для русскоязычного NLP: классификация, извлечение сущностей, диалоговые модели.
Бесплатно
Русский язык
Open-source
VK Cloud ML Platform
ML-платформа VK Cloud: обучение, версионирование и вывод моделей в прод.
Русский язык
Vosk
Офлайн-распознавание речи с поддержкой русского языка и небольшими моделями.
Бесплатно
Русский язык
Open-source
Rerun
Инструмент для работы с многомодальными данными в робототехнике.
Бесплатно
Русский язык
Open-source
бесплатно
Milvus
Milvus помогает разработчикам хранить векторы и искать похожие данные для задач машинного обучения и рекомендательных систем.
Бесплатно
Русский язык
Open-source
Rerun
Инструмент для работы с многомодальными данными в робототехнике.
Бесплатно
Русский язык
Open-source
бесплатно
Milvus
Milvus помогает разработчикам хранить векторы и искать похожие данные для задач машинного обучения и рекомендательных систем.
Бесплатно
Русский язык
Open-source
Частые вопросы
Зачем запускать модель у себя?
Данные остаются в своей инфраструктуре, а стоимость не зависит от количества запросов к внешнему API.
Какое оборудование нужно?
Небольшим моделям хватает обычной видеокарты с 8–12 ГБ памяти, крупным нужны серверные ускорители или аренда вычислений.
Можно ли использовать открытую модель в коммерческом продукте?
Лицензии у открытых моделей разные: часть разрешает коммерческое применение, часть запрещает или требует раскрывать изменения. Это проверяют до внедрения.