Radal - Plateforme sans code pour l'ajustement des modèles linguistiques.

RadalBeta v0 offre une solution sans code pour former de petits modèles de langage (SLMs), rendant accessible aux utilisateurs la création et le déploiement de modèles d'IA sans connaissances en programmation. La plateforme permet aux utilisateurs de glisser-déposer leurs données, d'interagir avec un copilote IA et d'itérer visuellement sur leurs processus de formation. Avec des fonctionnalités telles que l'intégration de Hugging Face et la possibilité d'exporter des modèles quantifiés, RadalBeta est conçu pour diverses applications dans différents secteurs.

1. Couche IA Interactive

   Engagez-vous avec l'IA alors qu'elle construit un flux de formation personnalisé, simplifiant le processus de formation du modèle.

2. Toile Sans Code

   Les utilisateurs peuvent modifier et itérer rapidement sur leurs modèles sans avoir besoin d'écrire du code.

3. Intégration de Hugging Face

   Poussez automatiquement les modèles formés vers le hub Hugging Face pour un partage et une collaboration faciles.

4. Inférence Locale

   Les modèles formés peuvent fonctionner sur des appareils en périphérie, permettant une inférence continue sans dépendre des services cloud.

5. Résumé de Formation

   Accédez aux paramètres du modèle, aux statistiques de formation et téléchargez instantanément le fichier .gguf pour une utilisation ultérieure.

1. Commencez par visiter le site Web de RadalBeta et inscrivez-vous pour un compte.
2. Préparez votre ensemble de données et faites-le glisser dans la plateforme.
3. Utilisez le copilote IA pour vous guider à travers la configuration de la formation.
4. Personnalisez les paramètres de votre modèle selon vos besoins.
5. Une fois la formation terminée, exportez votre modèle pour le déploiement.

Quelle taille de modèles puis-je former avec Radal ?

Radal permet aux utilisateurs de former divers tailles de petits modèles de langage, en fonction de l'ensemble de données et des exigences de l'application.

Puis-je utiliser mon propre modèle de base ?

Oui, les utilisateurs peuvent utiliser leurs propres modèles de base pour les affiner et les adapter à des tâches spécifiques.

Que fait réellement le Copilot ?

Le Copilot aide les utilisateurs à créer un flux de formation personnalisé, fournissant des conseils et des suggestions tout au long du processus.

Comment puis-je essayer mon modèle formé ?

Les modèles formés peuvent être testés localement sur des appareils en périphérie ou via la plateforme Radal pour un retour immédiat.

Pourquoi construire cela ? Les LLM ne font-ils pas déjà tout ?

Radal se concentre sur de petits modèles de langage qui peuvent être affinés pour des applications spécifiques, offrant des avantages en termes d'efficacité et de confidentialité par rapport à des modèles plus grands et à usage général.

Les données de prix ne sont pas encore disponibles ; veuillez visiter le site officiel de Radal pour les dernières informations tarifaires.

1. RadalBeta fournit une interface conviviale qui simplifie le processus de formation de petits modèles de langage, le rendant accessible aux utilisateurs sans compétences en codage.
2. L'intégration avec Hugging Face et la possibilité d'exécuter des modèles localement sont des avantages significatifs pour les utilisateurs soucieux de la confidentialité des données et du déploiement des modèles.
3. Cependant, la plateforme peut nécessiter que les utilisateurs aient une compréhension de base des concepts d'IA pour tirer pleinement parti de ses capacités.
4. Bien que RadalBeta soit innovant, il peut ne pas encore prendre en charge la complexité nécessaire pour des applications d'IA plus avancées, ce qui pourrait limiter son attrait pour les développeurs expérimentés.