Finetunefast Anleitung
FinetuneFast ist eine KI-gestützte Plattform, die Boilerplate-Code und Werkzeuge bereitstellt, um Entwicklern zu helfen, maschinelle Lernmodelle schnell zu verfeinern, bereitzustellen und zu skalieren.
Mehr anzeigenWie man Finetunefast verwendet
Kaufe einen Plan: Wählen Sie entweder den Starter- oder den All In-Plan auf der FinetuneFast-Website, um Zugang zu den Boilerplates und Vorlagen zu erhalten.
Zugriff auf den Boilerplate-Code: Nach dem Kauf erhalten Sie Zugriff auf Finetuning-Boilerplates, produktionsbereite Inferenz-Boilerplates, RAG-Beispiele und Vorlagen.
Wählen Sie ein Modell: Wählen Sie aus verfügbaren Modellen wie AWS Bedrock, Mistral AI, OpenAI und anderen, die im Paket enthalten sind.
Richten Sie Ihre Umgebung ein: Verwenden Sie den bereitgestellten Boilerplate-Code, um Ihre Entwicklungsumgebung schnell für das gewählte Modell einzurichten.
Bereiten Sie Ihre Daten vor: Organisieren und formatieren Sie Ihre Trainingsdaten gemäß den Best Practices, die im Paket bereitgestellt werden.
Feinabstimmung des Modells: Verwenden Sie die Finetuning-Boilerplates, um Ihr Modell auf Ihrem spezifischen Datensatz zu trainieren.
Bewerten Sie das Modell: Nutzen Sie die enthaltenen Bewertungswerkzeuge, um die Leistung Ihres Modells zu beurteilen.
Modell bereitstellen: Verwenden Sie die produktionsbereiten Inferenz-Boilerplates, um Ihr feinabgestimmtes Modell bereitzustellen.
Skalieren und überwachen: Nutzen Sie die bereitgestellten Infrastruktur-Skalierungs- und Überwachungswerkzeuge, um Ihr bereitgestelltes Modell zu verwalten.
Suchen Sie Unterstützung, wenn nötig: Wenn Sie den All In-Plan gekauft haben, greifen Sie auf die Discord-Community für zusätzliche Unterstützung und Anleitung zu.
Finetunefast FAQs
FinetuneFast ist ein Boilerplate-Tool, das entwickelt wurde, um Entwicklern, Indie-Machern und Unternehmen zu helfen, KI-Modelle schneller zu optimieren und bereitzustellen. Es bietet vorkonfigurierte Skripte, Vorlagen und Infrastruktur, um den Prozess des Trainings, der Bewertung und der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen zu optimieren.
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