Scale AI Anleitung
Scale AI ist eine Datenplattform, die die Entwicklung von KI-Anwendungen beschleunigt, indem hochwertige Trainingsdaten und Werkzeuge für maschinelles Lernen-Teams bereitgestellt werden.
Mehr anzeigenWie verwendet man Scale AI
Registrieren Sie sich für Scale AI: Besuchen Sie scale.com und erstellen Sie ein Konto, um auf die KI-Dienste und die Plattform von Scale zuzugreifen.
Wählen Sie ein Produkt oder eine Dienstleistung: Wählen Sie aus den Angeboten von Scale wie Data Engine, GenAI Platform oder Donovan basierend auf Ihren KI-Bedürfnissen.
Laden Sie Ihre Daten hoch: Verwenden Sie die Data Engine von Scale, um Ihre Unternehmensdaten für das Training und die Feinabstimmung von KI-Modellen hochzuladen und zu integrieren.
Daten kennzeichnen und kuratieren: Nutzen Sie die Datenkennzeichnungs- und Kuratierungswerkzeuge von Scale, um hochwertige Trainingsdaten für Ihre KI-Modelle vorzubereiten.
Wählen oder passen Sie KI-Modelle an: Wählen Sie aus den Partner-Grundmodellen von Scale oder passen Sie Modelle an Ihren spezifischen Anwendungsfall und Ihre Daten an.
Modelle feinabstimmen: Verwenden Sie die Feinabstimmungs- und RLHF-Funktionen von Scale, um Modelle an Ihre Geschäftsbedürfnisse und Daten anzupassen.
KI-Anwendungen erstellen: Nutzen Sie die vorgefertigten Anwendungen von Scale oder erstellen Sie benutzerdefinierte KI-Apps mit der GenAI-Plattform.
Modelle bewerten und überwachen: Verwenden Sie die Bewertungswerkzeuge von Scale, um die Modellleistung zu bewerten und auf Probleme wie Modellverfall zu überwachen.
Modelle bereitstellen: Stellen Sie Ihre angepassten und feinabgestimmten KI-Modelle in Produktionsumgebungen bereit.
Iterieren und verbessern: Verbessern Sie kontinuierlich Ihre KI-Modelle und Anwendungen mit der vollständigen Suite von Werkzeugen und Dienstleistungen von Scale.
Scale AI FAQs
Scale AI hat seinen Hauptsitz in San Francisco, Kalifornien, Vereinigte Staaten.
Scale AI Monatliche Traffic-Trends
Scale AI verzeichnete einen 0,1%igen Rückgang des Traffics, mit 367 weniger Besuchen im letzten Monat. Ohne bedeutende Produktaktualisierungen oder nennenswerte Marktaktivitäten könnte dieser leichte Rückgang auf normale Marktschwankungen oder saisonale Schwankungen zurückzuführen sein.
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