モデル・開発プラットフォーム ツールナビ

オープンなモデル、データセット、アプリを探索し、次の実験の足がかりを見つけましょう。

AIアプリに検索、埋め込み、リランクモデルを提供し、資料の検索性と理解度を向上させます。

AIエージェントにリアルなツール環境を提供し、トレーニングや複雑なタスク評価を支援。

エンタープライズ向けAIモデルとソリューションを活用し、検索・生成・ナレッジ活用を推進。

オープンウェイトモデルを選択・デプロイし、統一インターフェース経由で多様なAIモデルにアクセス。

推論プラットフォーム経由でAIモデルを呼び出し、アプリケーションにモデル実行機能を提供。

AIアプリの呼び出しを追跡・評価し、運用データを用いてエージェントの品質を向上させます。

デスクトップ上でオープンモデルを実行し、ローカルAIでドキュメントやコードタスクを処理します。

ローカル環境でオープンモデルを実行・管理し、アプリ向けに統一されたAPIを提供します。

クラウド上でオープンモデルを実行・ファインチューニング・デプロイし、AIアプリに計算リソースを提供。

API経由でコミュニティAIモデルを実行し、画像や音声などの機能をプロダクトに統合。

生成メディアAPIを通じて画像、動画、音声モデルを呼び出します。

オープンモデルのデプロイと呼び出しを行い、AIアプリ向けに推論とモデル微調整サービスを提供します。

モデルクラウドサービスで言語、画像、音声モデルを呼び出し、AIアプリを構築します。

GLMモデルとエンタープライズAIサービスを活用し、ビジネスに大規模モデル機能を導入します。

言語、音声、動画モデルを活用してマルチモーダルAIプロダクトを構築します。

マルチモーダル大規模モデルと開発プラットフォームを探索し、アプリにモデル機能を統合します。

Tencent Hunyuanモデルとオープン機能を活用し、言語およびマルチモーダルアプリの開発を展開します。

Geminiモデルとプロンプトをテストし、プロトタイプを作成してアプリ統合コードを取得します。

オープンソースのディープラーニングフレームワークを使用してニューラルネットワークモデルを構築、トレーニング、デプロイする。

オープンソースの機械学習プラットフォームでモデルを開発し、トレーニングとクロスプラットフォーム展開を実現。

高レベルのディープラーニングインターフェースを使用してモデルを構築し、実験とトレーニングのワークフローを簡素化。

Pythonで分類、回帰、クラスタリングを実行し、機械学習パイプラインを構築。

モデル実験を追跡しAIアプリケーションを評価して、モデルやエージェントの開発ワークフローを管理。