Anakin.ai

Anakin.ai

Anakin.ai是什么Anakin.ai 是一个一站式无代码 AI 应用构建平台,用户只需一分钟即可快速创建一个属于自己的 AI 应用,包括内容创作、文案、问答、图像生成、视频生成、语音生成、智能 Agent、自动化工作流、自定义 AI 应用等,帮助即使没有编程或技术背景的用户也能够利用AI技术来增强工作效率和创造力。Anakin.ai的主要功能内容生成:用户可以利用平台的AI模型生成文本、图像、视频和语音内容,包括使用GPT系列模型进行文本生成,以及使用Stable Diffusion、DALL·E等模型进行图像创作。预构建应用:Anakin.ai提供了超过1000个预构建的AI应用,覆盖了内容生成、问题回答、文档搜索等多个领域,用户可以直接使用这些应用或根据需要进行定制。自动化工作流:Anakin.ai允许用户创建自动化的工作流程,以简化和加速日常任务。工作流可以集成多种AI模型和外部API,以执行复杂的数据处理和分析任务。自定义AI应用:平台提供了一个无代码的AI应用构建器,用户可以通过简单的拖放界面来创建和定制自己的AI应用,以满足特定的业务需求。智能体(Auto Agents):用户可以构建智能体来自动执行复杂的任务,Agents可以在配置后自动处理和解决用户指定的任务。批量操作:Anakin.ai支持批量处理功能,用户可以对大量数据执行相同的操作,如内容生成、数据分类、信息提取等。聊天机器人:平台提供了聊天机器人的创建和训练工具,用户可以根据自己的数据训练聊天机器人,并将其部署到现有的工具和服务中Anakin.ai的产品价格免费版:每天免费提供30的使用额度,可访问所有的基本功能、批量运行有限、每次生成仅限1张图像基础版:每月12.9美元(年付折合9.9美元),每月提供9000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像专业版:每月24.9美元(年付折合19.9美元),每月提供19000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像高级版:每月45.9美元(年付折合39.9美元),每月提供39000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像
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DL4J:开源的使用JVM部署和训练深度学习模型的套件

DL4J:开源的使用JVM部署和训练深度学习模型的套件

Deeplearning4j是为数不多的以Java虚拟机(JVM)为目标,以Java原生编写的机器学习框架之一。该框架由位于旧金山的一组机器学习开发人员开发,并由初创公司Skymind提供商业支持。Deeplearning4j于2017年10月捐赠给了Eclipse基金会。该库与Clojure和Scala兼容。对于集群和分布式训练,Deeplearning4j与Apache Spark和Apache Hadoop集成。它还与NVIDIA CUDA运行时集成,可在多个GPU之间执行GPU操作和分布式训练。Deeplearning4j包括一个使用ND4J的n维数组类,该类允许在Java和Scala中进行科学计算,与NumPy提供给Python的函数类似。它可以有效地用作执行线性代数和矩阵操作的库,用于训练和推理。Deeplearning4j可以用于训练模型,这些模型可以执行图像分类、对象检测、图像分割、自然语言处理和时间序列预测。
01,1500
Label Studio

Label Studio

Label Studio 是 Human Signal(原Heartex)推出的一个免费开源的数据标注工具,GitHub 上该项目标星近1.4万,可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。Label Studio的功能特色支持标记各种类型的数据,包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等灵活且可配置,可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流机器学习辅助标记,通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程,从而节省时间多个项目和用户,在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型与您的 ML/AI pipeline 集成,可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。如何开始使用 Label Studio首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册单击 Create 创建项目并开始标记数据为项目命名,可输入项目描述并选择颜色单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据,可暂时跳过此步骤单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称单击 Save 以保存您的项目更多的设置和相关操作,请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html
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言犀智能体平台

言犀智能体平台

言犀智能体平台是什么言犀智能体平台是京东推出的一站式AI智能体开发平台,用户无论有无编程基础,都能快速构建基于AI模型的智能体,处理问答到复杂业务逻辑。平台集成了多个大模型,提供算法库和工具,支持行业应用快速落地。目前已有超过3300个智能体在京东内部活跃,沉淀了100多个行业解决方案模板。言犀智能体平台的主要功能接入大模型:平台已接入数十个大模型,支持用户根据业务需求选择不同模型。低成本快速搭建:无论用户是否有编程基础,都可以快速搭建基于AI模型的智能体。行业解决方案模板:平台沉淀了100多个行业解决方案模板,支持行业应用快速落地。算法库及工具库:通过插件能力,平台提供上千种算法和工具能力,如数据分析、NL2SQL等。如何使用言犀智能体平台注册与登录:用户需要访问京东云言犀智能体平台的官方网站,注册账号并登录(yanxi.jd)。选择智能体模板:平台提供了多种行业解决方案模板,用户可以根据自己的业务需求选择合适的模板作为起点。配置智能体:用户可以对选定的智能体模板进行配置,包括但不限于设置智能体的名称、功能、交互逻辑等。接入大模型:根据业务需求,用户可以在平台中选择和接入不同的大模型,如言犀大模型、GPT等。知识库接入:使用Advance RAG技术,用户可以简单配置实现结构化和非结构化数据的接入,增强智能体的知识库。算法库和工具库应用:用户可以在智能体中运用平台提供的算法和工具能力,如数据分析、NL2SQL等。工作流编排:通过工作流对智能体的插件和大模型能力进行编排组合,指导智能体按照既定思路行动。智能数据分析:利用平台的数据分析能力,用户可以通过自然语言查询和分析业务数据。测试与优化:在智能体搭建完成后,用户需要进行测试,根据测试结果对智能体进行优化和调整。部署与应用:测试无误后,用户可以将智能体部署到实际业务场景中,开始使用智能体处理业务问题。
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