Sprachmodelle lokal ausführen, fortgeschrittene KI-Tools

Sprachmodelle lokal ausführen, fortgeschrittene KI-Tools

Tools für die lokal Ausführung von Sprachmodellen

• GPT4All: Ein Open-Source-Projekt, das darauf abzielt, leistungsstarke Sprachmodelle lokal auf Ihrem Computer auszuführen.
• Ollama: Ein Tool, das es ermöglicht, Sprachmodelle effizient und ressourcenschonend lokal zu betreiben.
• AnythingLLM
• Llamafile
• LLaMA.cpp
• PrivateGPT
• LocalAI
• PyTorch Lightning: Eine Bibliothek, die es ermöglicht, Sprachmodelle lokal auszuführen und zu trainieren.
• ONNX: Eine Bibliothek, die es ermöglicht, Sprachmodelle lokal auszuführen und zu trainieren.
• TorchScript: Eine Bibliothek, die es ermöglicht, Sprachmodelle lokal auszuführen und zu trainieren.
• TorchServe: Eine Bibliothek, die es ermöglicht, Sprachmodelle lokal auszuführen und zu trainieren.
• MLflow: Eine Plattform, die es ermöglicht, Sprachmodelle lokal auszuführen und zu trainieren.

Sprachmodelle im Servermodus ausführen, fortgeschrittene KI-Tools

• Ollama: Ein Tool, das es ermöglicht, Sprachmodelle effizient und ressourcenschonend im Servermodus zu betreiben.
• ONNX: Eine Bibliothek, die es ermöglicht, Sprachmodelle im Servermodus auszuführen und zu trainieren.
• TorchServe: Eine Bibliothek, die es ermöglicht, Sprachmodelle im Servermodus auszuführen und zu trainieren.

Tools für die Modellentwicklung und -training

• PyTorch: Eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die es ermöglicht, Sprachmodelle zu entwickeln und zu trainieren.
• Transformers: Eine Bibliothek von Hugging Face, die es ermöglicht, Sprachmodelle zu entwickeln und zu trainieren.
• Weights & Biases: Eine Plattform, die es ermöglicht, Sprachmodelle zu entwickeln und zu trainieren und die Experimente zu verfolgen.
• TensorFlow: Eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die es ermöglicht, Sprachmodelle zu entwickeln und zu trainieren.
• Keras: Eine benutzerfreundliche API, die auf TensorFlow aufbaut und die Entwicklung und das Training von Sprachmodellen vereinfacht.
• OpenNMT: Ein Open-Source-Toolkit für neuronale maschinelle Übersetzung und andere NLP-Aufgaben.
• AllenNLP: Eine Open-Source-Bibliothek, die auf PyTorch aufbaut und speziell für die Entwicklung und das Training von NLP-Modellen entwickelt wurde.
• FastAI: Eine Bibliothek, die auf PyTorch aufbaut und die Entwicklung und das Training von Sprachmodellen vereinfacht.
• spaCy: Eine Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die schnelle und effiziente NLP-Modelle bietet.
• Gensim: Eine Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die es ermöglicht, Sprachmodelle zu entwickeln und zu trainieren.
• NLTK: Eine Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die es ermöglicht, Sprachmodelle zu entwickeln und zu trainieren.
• TextBlob: Eine Bibliothek für die Verarbeitung natürlicher Sprache, die es ermöglicht, Sprachmodelle zu entwickeln und zu trainieren.

Benutzeroberflächen und Dashboards

• Gradio: Ein Tool zur Erstellung von benutzerfreundlichen Weboberflächen für Machine-Learning-Modelle, das es ermöglicht, Sprachmodelle über interaktive Interfaces zu bedienen.
• Marimo: Ein Tool zur Erstellung von interaktiven Dashboards für Machine-Learning-Modelle, das es ermöglicht, Sprachmodelle über benutzerfreundliche Oberflächen zu bedienen.
• Panel: Ein Dashboarding-Tool, das es ermöglicht, interaktive Benutzeroberflächen für die Ausführung und Visualisierung von Sprachmodellen zu erstellen.
• Shiny: Ein weiteres Dashboarding-Tool, das es ermöglicht, interaktive Webanwendungen für die Ausführung von Sprachmodellen zu erstellen.
• Streamlit: Ein weiteres Tool zur Erstellung von interaktiven Webanwendungen, das es ermöglicht, Sprachmodelle über benutzerfreundliche Dashboards zu bedienen.
• JupyterLab: Eine interaktive Entwicklungsumgebung, die es ermöglicht, Sprachmodelle über Notebooks zu entwickeln und zu trainieren.
• Evidence : Ein Tool zur Erstellung von interaktiven Dashboards für Machine-Learning-Modelle, das es ermöglicht, Sprachmodelle über benutzerfreundliche Oberflächen zu bedienen.

Backend Webframeworks

• Django: Ein weiteres Webframework für Python, das es ermöglicht, Sprachmodelle über REST-APIs bereitzustellen.
• Flask: Ein Webframework für Python, das es ermöglicht, Sprachmodelle über REST-APIs bereitzustellen.

Andere Webframeworks

• Spring Boot Ai: Ein Webframework für Java, das es ermöglicht, Sprachmodelle über REST-APIs bereitzustellen.
• ML.NET: Ein Webframework für .NET, das es ermöglicht, Sprachmodelle über REST-APIs bereitzustellen
• Vercel AI SDK: Ein Webframework für JavaScript, das es ermöglicht, Sprachmodelle über REST-APIs bereitzustellen.