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Für Maschinen: llms.txt · JSON Feed

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#ML.

Diese Ansicht zeigt nur Tools, deren Metadaten den Tag tragen. Sie ist ein Arbeitsfilter, kein eigenes Ranking.

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1.244Tools gesamt
0Bezahlte Plätze
001

AI Explainability 360

AI Explainability 360 bündelt Python-Methoden für lokale und globale Erklärungen von ML-Modellen und Daten. Der Nutzen hängt von passenden Testdaten, Modellzugriff und sauberem Dependency-Management ab.

Empfehlen #ml#explainability#ai
AI Infrastructure Open Source
002

Amazon SageMaker Autopilot

AWS-Dienst für automatisierte Machine-Learning-Experimente: Daten prüfen, Modellkandidaten vergleichen, Berichte erzeugen und Modelle für Echtzeit- oder Batch-Prognosen bereitstellen.

Empfehlen #ml#auto-ml#cloud
AI Infrastructure Nutzungsbasiert
003

Cerebras Wafer-Scale Engine

Cerebras liefert wafer-scale KI-Beschleuniger für große Training- und Inferenz-Workloads, wenn Modellgröße, Latenz und Infrastruktur zusammenpassen.

Empfehlen #hardware#ml#infrastructure
AI Infrastructure Individuelles Angebot
004

Intel Habana Labs

Intel-Gaudi-Beschleuniger und Software-Stack für KI-Training und Inferenz in professioneller Infrastruktur.

Empfehlen #developer#ai#hardware
Entwickler-Tools Je nach Plan
005

InterpretML

Open-Source-Paket für interpretierbares Machine Learning, Erklärungen und Modell-Diagnostik.

Empfehlen #developer#ml#explainability
Entwickler-Tools Open Source
006

NVIDIA A100 Tensor Core GPU

NVIDIA A100 Tensor Core GPU ist ein Werkzeug für den beschriebenen Arbeitsablauf. Prüfe vor dem Einsatz Daten, Zuständigkeiten, Kosten und die offiziellen Produktangaben.

Empfehlen #gpu#infrastructure#ml
AI Infrastructure Individuelles Angebot
007

TensorBoard

TensorBoard ist ein Werkzeug für den beschriebenen Arbeitsablauf. Prüfe vor dem Einsatz Daten, Zuständigkeiten, Kosten und die offiziellen Produktangaben.

Mit Vorbehalt #ml#visualization#developer-tools
AI Coding Open Source