Fonctionnalités de Aporia

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 29 avis. Aporia

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 31 avis. Aporia

Basé sur 26 Aporia avis. Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning. Les 28 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise. Les 29 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Tel que rapporté dans 30 Aporia avis. Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix. Les 32 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 28 avis. Aporia

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 32 avis. Aporia

Tel que rapporté dans 31 Aporia avis. Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise. Les 26 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 29 avis. Aporia

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning. Les 28 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Basé sur 26 Aporia avis. Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production.

Basé sur 26 Aporia avis. Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique. Les 31 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Basé sur 29 Aporia avis. Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 34 avis. Aporia

Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 29 avis. Aporia

Tel que rapporté dans 28 Aporia avis. Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Tel que rapporté dans 11 Aporia avis. Garantit que le service est fiable et disponible en cas de besoin, minimisant ainsi les temps d’arrêt et les interruptions de service.

Permet à l’utilisateur de mettre à l’échelle efficacement l’entraînement des modèles, ce qui facilite le traitement de jeux de données plus volumineux et de modèles plus complexes. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 11 avis. Aporia

Permet à l’utilisateur d’obtenir des réponses rapides et à faible latence pendant la phase d’inférence, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel. Les 11 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Basé sur 11 Aporia avis. Offre à l’utilisateur un modèle de tarification transparent pour les appels d’API, ce qui permet une meilleure planification budgétaire et un meilleur contrôle des coûts.

Permet à l’utilisateur d’allouer des ressources de calcul en fonction de la demande, ce qui le rend rentable. Les 11 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Permet à l’utilisateur de minimiser la consommation d’énergie pendant l’entraînement et l’inférence, ce qui devient de plus en plus important pour des opérations durables. Les 11 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Tel que rapporté dans 11 Aporia avis. Offre à l’utilisateur la possibilité de déployer sur plusieurs fournisseurs de cloud, réduisant ainsi le risque de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.

Basé sur 11 Aporia avis. Permet à l’utilisateur de se connecter de manière transparente à diverses sources de données et pipelines, simplifiant ainsi l’ingestion et le prétraitement des données.

Permet à l’utilisateur d’intégrer facilement les modèles d’IA générative dans les flux de travail et les systèmes existants via des API. Les 11 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Tel que rapporté dans 11 Aporia avis. Aide l’utilisateur à maintenir la conformité avec le RGPD et d’autres réglementations en matière de protection des données, ce qui est crucial pour les entreprises opérant à l’échelle mondiale.

Permet à l’utilisateur de configurer des contrôles d’accès en fonction des rôles au sein de l’organisation, ce qui renforce la sécurité. Les 11 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Garantit que les données sont chiffrées pendant le transit et au repos, offrant ainsi une couche de sécurité supplémentaire. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 11 avis. Aporia

Fournit à l’utilisateur une documentation complète et claire, ce qui accélère l’adoption et le dépannage. Les 11 évaluateurs de Aporia ont donné leur avis sur cette fonctionnalité

Tel que rapporté dans 11 Aporia avis. Permet à l’utilisateur d’évaluer le niveau de support de la communauté et les extensions tierces disponibles, ce qui peut être utile pour résoudre des problèmes et étendre les fonctionnalités.

Les utilisateurs ont la possibilité de tester et d'optimiser les invites pour améliorer la qualité et l'efficacité des sorties de LLM.

Les utilisateurs disposent d'une collection de modèles de prompts réutilisables pour diverses tâches de LLM afin d'accélérer le développement et de standardiser les résultats.

Offre des outils aux utilisateurs pour comparer plusieurs LLM côte à côte en fonction des métriques de performance, de vitesse et de précision.

fournit aux utilisateurs une interface conviviale pour le réglage fin des LLMs sur leurs ensembles de données spécifiques, permettant une meilleure adéquation avec les besoins commerciaux.

Les utilisateurs disposent d'outils pour intégrer la fonctionnalité LLM dans leurs applications existantes via des SDK et des API, simplifiant ainsi le développement.

Offre aux utilisateurs la capacité de déployer des modèles rapidement dans des environnements de production avec un minimum d'effort et de configuration.

Les utilisateurs disposent d'outils pour ajuster automatiquement les ressources LLM en fonction de la demande, garantissant une utilisation efficace et rentable.

Les utilisateurs ont la possibilité de définir des limites et des filtres pour empêcher les sorties inappropriées ou sensibles du LLM.

Offre aux utilisateurs des outils pour garantir que leurs LLM respectent les normes de conformité telles que le RGPD, la HIPAA et d'autres réglementations, réduisant ainsi les risques et la responsabilité.

Les utilisateurs reçoivent des notifications lorsque la performance du LLM s'écarte de manière significative des normes attendues, indiquant un potentiel dérive du modèle ou des problèmes de données.

Les utilisateurs bénéficient d'informations en temps réel sur la précision du modèle, la latence et l'interaction utilisateur, les aidant à identifier et à résoudre les problèmes rapidement.

Les utilisateurs disposent de capacités de chiffrement pour les données en transit et au repos, garantissant une communication et un stockage sécurisés lors de l'utilisation des LLM.

Offre aux utilisateurs des outils pour définir des autorisations d'accès pour différents rôles, garantissant que seul le personnel autorisé peut interagir avec ou modifier les ressources LLM.

Les utilisateurs disposent d'un middleware pour acheminer efficacement les requêtes vers le LLM approprié en fonction de critères tels que le coût, la performance ou des cas d'utilisation spécifiques.

Les utilisateurs disposent d'outils pour traiter plusieurs entrées en parallèle, améliorant ainsi la vitesse d'inférence et la rentabilité pour les scénarios à forte demande.