Predibase
Predibase ist eine Entwicklerplattform, die eine effiziente Feinabstimmung und Bereitstellung von großen Open-Source-Sprachmodellen (LLMs) mit modernster Infrastruktur in der Cloud oder in privaten Bereitstellungen ermöglicht.
https://www.predibase.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Produktinformationen
Aktualisiert:Jul 16, 2025
Predibase Monatliche Traffic-Trends
Predibase erreichte 39.878 Besuche mit einer 8,0%igen Steigerung des Traffics. Die kürzliche Übernahme durch Rubrik im Juni 2025, die auf die beschleunigte Einführung von agentischer KI abzielte, trug wahrscheinlich zu diesem Wachstum bei. Die Plattform von Predibase, bekannt für ihre Tools zum Feintuning und zur Bereitstellung von KI-Modellen, ist nun bereit für die Integration mit Rubriks Datenverwaltungslösungen, was ihre Attraktivität für Unternehmen steigert.
Was ist Predibase
Predibase ist eine Low-Code/No-Code-End-to-End-Plattform, die für Entwickler entwickelt wurde, um Open-Source-Sprachmodelle anzupassen und bereitzustellen. Predibase wurde von dem Team hinter den beliebten Open-Source-Projekten Ludwig und Horovod von Apple und Uber gegründet und ermöglicht es Engineering-Teams, kleine Open-Source-LLMs kosteneffizient auf modernster Infrastruktur feinabzustimmen und bereitzustellen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen. Die Plattform wird derzeit sowohl von Fortune-500-Unternehmen als auch von wachstumsstarken Startups wie Nubank, Forethought und Checkr genutzt.
Hauptfunktionen von Predibase
Predibase ist eine Entwicklerplattform, die das effiziente Feinabstimmen und Bereitstellen von Open-Source-Modellen für große Sprachmodelle (LLMs) ermöglicht. Sie bietet modernste Feinabstimmungstechniken, einschließlich Quantisierung, Low-Rank-Adaption und speichereffizientes verteiltes Training. Die Plattform bietet Funktionen zur Verstärkungsfeinabstimmung, Multi-LoRA-Bereitstellung über LoRAX und kann entweder in der Cloud von Predibase oder in einer privaten Infrastruktur bereitgestellt werden. Sie bietet Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau mit Funktionen wie hochverfügbare Multi-Regionen, Protokollierung und SOC 2 Typ II-Zertifizierung.
Turbo LoRA Multi-Modell-Bereitstellung: Stellt Hunderte von feinabgestimmten Modellen auf einer einzigen GPU mit 4x schnellerem Durchsatz als herkömmliche Lösungen bereit und verwendet die LoRAX-basierte Technologie
Verstärkungsfeinabstimmung (RFT): Ermöglicht das Modelltraining mit minimalen Datenanforderungen mithilfe von Belohnungsfunktionen für kontinuierliches Lernen und Verbesserung
Flexible Bereitstellungsoptionen: Bietet sowohl Cloud-gehostete als auch private Infrastrukturbereitstellung mit Autoscaling-Funktionen und dedizierten GPU-Ressourcen
Sicherheit auf Unternehmensniveau: Bietet SOC 2 Typ II-Zertifizierung, hochverfügbare Multi-Regionen sowie umfassende Protokollierung und Metriken
Anwendungsfälle von Predibase
Automatisierung von Hintergrundüberprüfungen: Checkr verwendet Predibase, um Hintergrundüberprüfungen mit feinabgestimmten Modellen zu rationalisieren und eine 5-fache Kostenreduzierung im Vergleich zu GPT-4 zu erzielen
Verbesserung des Kundenservice: Convirza nutzt Predibase, um effizient 60 Adapter für die Bearbeitung variabler Kundenservice-Workloads mit schnellen Reaktionszeiten bereitzustellen
Automatisierung von Unternehmensprozessen: Marsh McLennan nutzt Predibase für die kostengünstige Automatisierung verschiedener Unternehmensprozesse und spart so über 1 Million Stunden Teamzeit
Analyse von Naturschutzdaten: Der WWF verwendet angepasste LLMs über Predibase, um Erkenntnisse aus seinem großen Korpus an Berichten über Naturschutzprojekte zu gewinnen
Vorteile
Kostengünstig mit 5-facher Kostenreduzierung im Vergleich zu GPT-4
Hohe Leistung mit 4x schnellerem Durchsatz mit Turbo LoRA
Flexible Bereitstellungsoptionen in der Cloud oder in einer privaten Infrastruktur
Sicherheits- und Zuverlässigkeitsfunktionen auf Unternehmensniveau
Nachteile
Erfordert technisches Fachwissen, um alle Funktionen voll auszuschöpfen
Beschränkt auf Open-Source-LLMs
Private serverlose Bereitstellungen haben ein 12-Stunden-Inaktivitäts-Timeout
Wie verwendet man Predibase
Registrierung für Predibase: Gehen Sie zu predibase.com und registrieren Sie sich für ein kostenloses Testkonto oder wenden Sie sich an den Vertrieb, um Enterprise-Optionen zu erhalten. Sie müssen ein API-Token unter Einstellungen > Mein Profil generieren, sobald Sie sich angemeldet haben.
Predibase SDK installieren: Installieren Sie das Predibase Python SDK mit: pip install predibase
Mit Predibase verbinden: Initialisieren Sie den Predibase-Client mit Ihrem API-Token: from predibase import Predibase; pb = Predibase(api_token='YOUR_TOKEN')
Trainingsdaten vorbereiten: Laden Sie Ihren Trainingsdatensatz hoch oder verbinden Sie ihn über die Benutzeroberfläche (Daten > Daten verbinden) oder programmgesteuert. Predibase unterstützt verschiedene Datenquellen, darunter Datei-Upload, Snowflake, Databricks und Amazon S3. Streben Sie 500-1000+ verschiedene Beispiele an.
Feinabstimmung konfigurieren: Erstellen Sie eine Feinabstimmungskonfiguration, die das Basismodell (z. B. Mistral, Llama), den Datensatz und die Prompt-Vorlage angibt. Fortgeschrittene Benutzer können Parameter wie Lernrate und Temperatur anpassen.
Feinabstimmung starten: Starten Sie den Feinabstimmungsauftrag über die Benutzeroberfläche oder das SDK. Überwachen Sie den Trainingsfortschritt und die Bewertungsmetriken. Der leistungsstärkste Checkpoint wird automatisch ausgewählt.
Modell bereitstellen: Stellen Sie Ihr feinabgestimmtes Modell mit folgendem Befehl bereit: pb.deployments.create(name='my-model', config=DeploymentConfig(base_model='model-name'))
Modell abfragen: Generieren Sie Vorhersagen mit: client = pb.deployments.client('my-model'); response = client.generate('Your prompt here')
Überwachen und skalieren: Überwachen Sie die Modellleistung, die Kosten und die Skalierung über das UI-Dashboard. Predibase übernimmt automatisch die GPU-Skalierung und den Lastausgleich.
Predibase FAQs
Predibase ist eine Entwicklerplattform für die Feinabstimmung und Bereitstellung von Open-Source-Modellen für große Sprachmodelle (LLMs). Sie ermöglicht es Benutzern, Open-Source-Modelle anzupassen und bereitzustellen, die GPT-4 übertreffen können, und das alles in ihrer Cloud oder der Infrastruktur von Predibase.
Predibase Video
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Analyse der Predibase Website
Predibase Traffic & Rankings
39.9K
Monatliche Besuche
#662910
Globaler Rang
#5815
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Feb 2025-Jun 2025
Predibase Nutzereinblicke
00:00:28
Durchschn. Besuchsdauer
2.46
Seiten pro Besuch
45.04%
Nutzer-Absprungrate
Top-Regionen von Predibase
US: 42.08%
IN: 15.06%
ES: 5.93%
VN: 4.87%
CH: 3.88%
Others: 28.18%
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