Radal - Платформа без кода для тонкой настройки языковых моделей

RadalBeta v0 предлагает решение без кода для обучения небольших языковых моделей (SLMs), делая его доступным для пользователей, чтобы создавать и развертывать AI модели без знаний программирования. Платформа позволяет пользователям перетаскивать свои данные, взаимодействовать с AI помощником и визуально итеративно работать над процессами обучения. С такими функциями, как интеграция с Hugging Face и возможность экспорта квантизированных моделей, RadalBeta предназначен для различных приложений в разных отраслях.

1. Интерактивный AI уровень

   Взаимодействуйте с AI, пока он создает индивидуальный поток обучения, упрощая процесс обучения модели.

2. Канвас без кода

   Пользователи могут быстро редактировать и итеративно работать над своими моделями без необходимости писать код.

3. Интеграция с Hugging Face

   Автоматически отправляйте обученные модели в хаб Hugging Face для простого обмена и сотрудничества.

4. Локальная инференция

   Обученные модели могут работать на крайних устройствах, позволяя продолжать инференцию без зависимости от облачных сервисов.

5. Резюме обучения

   Получите доступ к настройкам модели, статистике обучения и мгновенно скачайте файл .gguf для дальнейшего использования.

1. Начните с посещения сайта RadalBeta и регистрации учетной записи.
2. Подготовьте свой набор данных и перетащите его на платформу.
3. Используйте AI помощника, чтобы провести вас через настройку обучения.
4. Настройте параметры модели по мере необходимости.
5. После завершения обучения экспортируйте свою модель для развертывания.

Какого размера модели я могу обучать с Radal?

Radal позволяет пользователям обучать различные размеры небольших языковых моделей, в зависимости от набора данных и требований приложения.

Могу ли я использовать свою собственную базовую модель?

Да, пользователи могут использовать свои собственные базовые модели для тонкой настройки и адаптации их для конкретных задач.

Что на самом деле делает помощник?

Помощник помогает пользователям создавать индивидуальный поток обучения, предоставляя руководство и рекомендации на протяжении всего процесса.

Как я могу протестировать свою обученную модель?

Обученные модели можно протестировать локально на крайних устройствах или через платформу Radal для немедленной обратной связи.

Зачем это вообще создавать? Разве LLM уже не делают все?

Radal сосредоточен на небольших языковых моделях, которые можно тонко настраивать для конкретных приложений, предлагая преимущества в эффективности и конфиденциальности по сравнению с более крупными, универсальными моделями.

Данные о ценах пока недоступны; пожалуйста, посетите официальный сайт Radal для получения последней информации о ценах.

1. RadalBeta предоставляет удобный интерфейс, который упрощает процесс обучения небольших языковых моделей, делая его доступным для пользователей без навыков программирования.
2. Интеграция с Hugging Face и возможность запускать модели локально являются значительными преимуществами для пользователей, обеспокоенных конфиденциальностью данных и развертыванием моделей.
3. Однако платформе может потребоваться, чтобы пользователи имели базовое понимание концепций AI, чтобы в полной мере использовать ее возможности.
4. Хотя RadalBeta является инновационным, он может еще не поддерживать сложность, необходимую для более продвинутых AI приложений, что может ограничить его привлекательность для опытных разработчиков.