Нейросети для разработчиков ИИ: платформы и API
Подборка для тех, кто не пользуется нейросетями, а строит их: платформы для запуска и дообучения моделей, разметка данных, эмбеддинги и векторный поиск, готовые API распознавания лиц, текста и документов, инструменты для промптов и оценки качества. Здесь же отечественные вендоры компьютерного зрения и NLP — это важно, если проект должен работать на российской инфраструктуре. От раздела для программистов подборка отличается тем, что инструменты нужны не для написания кода, а для жизненного цикла самой модели. В каталоге — 78 нейросетей. Есть 3 с бесплатным тарифом.
нейросеть, которая предлагает возможности комплексного мониторинга и объяснения моделей машинного обучения, позволяя предприятиям масштабировать свои инициативы, укреплять доверие и повышать производительность моделей.
Clickworker предоставляет службам управления данными обучения ии разнообразные наборы данных для аудио, голоса, изображений, видео и НЛП.
Нейросеть для работы с большими языковыми моделями, оптимизирована для анализа данных.
нейросеть, которая упрощает разработку и эксплуатацию приложений ии с использованием моделей GPT-4, позволяя командам быстро создавать приложения на базе ии и эффективно их развертывать.
быстрый и экономичный сервис тонкой настройки Dreambooth с функциями конфиденциальности.
API-интерфейсы Evoke предоставляют облачную платформу для запуска моделей, не требующую знаний в области машинного обучения, что позволяет разработчикам ускорить время разработки.
облачная платформа ии, производящая революцию в компьютерном зрении благодаря возможности обучения с нуля и возможности преобразования текста в модель.
модель LLM с открытым исходным кодом, разработанная Институтом технологических инноваций в ОАЭ для задач обработки естественного языка, таких как анализ настроений, распознавание именованных объектов и ответы на вопросы.
предварительно обученная модель для задач генерации текста на платформе Hugging Face's Space.
доступный нейросеть, ориентированный на языковое моделирование и превосходно работающий на азиатских языках.
визуальный инструмент пользовательского интерфейса с открытым исходным кодом, который упрощает процесс создания индивидуальных потоков LLM с использованием LangchainJS.
прозрачный и воспроизводимый нейросеть для языкового моделирования, который приветствует обратную связь от разнообразного сообщества и может быть недоступен для общественности из-за потенциальных рисков, связанных с генерацией языка.
Как выбрать: Для разработчиков ИИ
Как мы формируем подборку
NeuroFolder ведёт каталог нейросетей с 2023 года. Позиции учитывают оценку каталога, отзывы пользователей и популярность сервиса. Список регулярно обновляется.
Частые вопросы: Для разработчиков ИИ
Нужен ли свой GPU для работы с этими сервисами?
Чаще нет: облачные платформы дают вычисления в аренду. Своё железо оправдано при постоянной нагрузке или жёстких требованиях к данным.
Зачем отдельный сервис разметки, если есть готовые датасеты?
Готовые наборы редко совпадают с вашей задачей по классам и домену, и основной прирост качества обычно даёт разметка собственных данных.
Можно ли обойтись API вместо дообучения модели?
Часто да: продуманные промпты и поиск по своей базе решают многое дешевле. Дообучение оправдано, когда нужен стабильный формат ответа или узкая доменная лексика.
Работают ли зарубежные ML-платформы из России?
По-разному: у части сервисов есть ограничения на оплату и доступ. В карточках отмечено, требуется ли VPN и принимают ли рубли.