Radal - Plataforma sin código para ajustar modelos de lenguaje.

RadalBeta v0 ofrece una solución sin código para entrenar modelos de lenguaje pequeños (SLMs), haciéndolo accesible para que los usuarios creen y desplieguen modelos de IA sin conocimientos de programación. La plataforma permite a los usuarios arrastrar y soltar sus datos, interactuar con un copiloto de IA y iterar visualmente en sus procesos de entrenamiento. Con características como la integración con Hugging Face y la capacidad de exportar modelos cuantizados, RadalBeta está diseñado para diversas aplicaciones en diferentes industrias.

1. Capa de IA Interactiva

   Interactúa con la IA mientras construye un flujo de entrenamiento personalizado, simplificando el proceso de entrenamiento del modelo.

2. Lienzo Sin Código

   Los usuarios pueden editar e iterar en sus modelos rápidamente sin necesidad de escribir código.

3. Integración con Hugging Face

   Envía automáticamente los modelos entrenados al hub de Hugging Face para compartir y colaborar fácilmente.

4. Inferencia Local

   Los modelos entrenados pueden ejecutarse en dispositivos de borde, permitiendo la inferencia continua sin depender de servicios en la nube.

5. Resumen de Entrenamiento

   Accede a la configuración del modelo, estadísticas de entrenamiento y descarga el archivo .gguf al instante para su uso posterior.

1. Comienza visitando el sitio web de RadalBeta y registrándote para obtener una cuenta.
2. Prepara tu conjunto de datos y arrástralo a la plataforma.
3. Usa el copiloto de IA para guiarte a través de la configuración del entrenamiento.
4. Personaliza los parámetros de tu modelo según sea necesario.
5. Una vez que el entrenamiento esté completo, exporta tu modelo para su despliegue.

¿Qué tamaño de modelos puedo entrenar con Radal?

Radal permite a los usuarios entrenar varios tamaños de modelos de lenguaje pequeños, dependiendo del conjunto de datos y los requisitos de la aplicación.

¿Puedo usar mi propio modelo base?

Sí, los usuarios pueden utilizar sus propios modelos base para ajustarlos y adaptarlos a tareas específicas.

¿Qué hace realmente el Copiloto?

El Copiloto asiste a los usuarios en la creación de un flujo de entrenamiento personalizado, proporcionando orientación y sugerencias a lo largo del proceso.

¿Cómo puedo probar mi modelo entrenado?

Los modelos entrenados se pueden probar localmente en dispositivos de borde o a través de la plataforma Radal para obtener retroalimentación inmediata.

¿Por qué construir esto? ¿No hacen ya todo los LLMs?

Radal se centra en modelos de lenguaje pequeños que pueden ajustarse para aplicaciones específicas, ofreciendo ventajas en eficiencia y privacidad en comparación con modelos más grandes y de propósito general.

Los datos de precios no están disponibles aún; por favor visita el sitio web oficial de Radal para obtener la información de precios más reciente.

1. RadalBeta proporciona una interfaz fácil de usar que simplifica el proceso de entrenamiento de modelos de lenguaje pequeños, haciéndolo accesible para usuarios sin habilidades de codificación.
2. La integración con Hugging Face y la capacidad de ejecutar modelos localmente son ventajas significativas para los usuarios preocupados por la privacidad de los datos y el despliegue de modelos.
3. Sin embargo, la plataforma puede requerir que los usuarios tengan un entendimiento básico de conceptos de IA para aprovechar completamente sus capacidades.
4. Aunque RadalBeta es innovador, puede que aún no soporte la complejidad necesaria para aplicaciones de IA más avanzadas, lo que podría limitar su atractivo para desarrolladores experimentados.