Predibase
Predibase est une plateforme de développement qui permet l'affinage et le service efficaces de grands modèles de langage (LLM) open source avec une infrastructure de pointe dans le cloud ou des déploiements privés.
https://www.predibase.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Mar 20, 2025
Tendances du trafic mensuel de Predibase
Predibase a reçu 78.6k visites le mois dernier, démontrant une Croissance significative de 180.7%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
Voir l'historique du traficQu'est-ce que Predibase
Predibase est une plateforme de bout en bout low-code/no-code conçue pour permettre aux développeurs de personnaliser et de déployer des modèles de langage open source. Fondée par l'équipe à l'origine des projets open source populaires Ludwig et Horovod d'Apple et d'Uber, Predibase permet aux équipes d'ingénierie d'affiner et de servir de manière rentable de petits LLM open source sur une infrastructure de pointe, sans sacrifier la qualité. La plateforme est actuellement utilisée par des entreprises du Fortune 500 et des startups à forte croissance comme Nubank, Forethought et Checkr.
Caractéristiques principales de Predibase
Predibase est une plateforme de développement qui permet un réglage fin et une diffusion efficaces des grands modèles de langage (LLM) open source. Elle offre des techniques de réglage fin de pointe, notamment la quantification, l'adaptation à faible rang et la formation distribuée à faible consommation de mémoire. La plateforme propose des capacités de réglage fin par renforcement, un service multi-LoRA via LoRAX, et peut être déployée soit dans le cloud de Predibase, soit dans une infrastructure privée. Elle offre une fiabilité de niveau entreprise avec des fonctionnalités telles que la haute disponibilité multirégionale, la journalisation et la certification SOC 2 Type II.
Service multi-modèles Turbo LoRA: Sert des centaines de modèles finement réglés sur un seul GPU avec un débit 4 fois plus rapide que les solutions traditionnelles, grâce à la technologie LoRAX
Réglage fin par renforcement (RFT): Permet la formation de modèles avec des exigences minimales en matière de données en utilisant des fonctions de récompense pour un apprentissage et une amélioration continus
Options de déploiement flexibles: Offre un déploiement hébergé dans le cloud et une infrastructure privée avec des capacités de mise à l'échelle automatique et des ressources GPU dédiées
Sécurité de niveau entreprise: Fournit une certification SOC 2 Type II, une haute disponibilité multirégionale et une journalisation et des mesures complètes
Cas d'utilisation de Predibase
Automatisation de la vérification des antécédents: Checkr utilise Predibase pour rationaliser les vérifications des antécédents avec des modèles finement réglés, ce qui permet de réduire les coûts de 5 fois par rapport à GPT-4
Amélioration du service client: Convirza utilise Predibase pour servir efficacement 60 adaptateurs afin de gérer les charges de travail variables du service client avec des temps de réponse rapides
Automatisation des processus d'entreprise: Marsh McLennan utilise Predibase pour l'automatisation rentable de divers processus d'entreprise, ce qui permet d'économiser plus d'un million d'heures de travail d'équipe
Analyse des données de conservation: WWF utilise des LLM personnalisés via Predibase pour générer des informations à partir de son vaste corpus de rapports de projets de conservation
Avantages
Rentable avec une réduction des coûts de 5 fois par rapport à GPT-4
Haute performance avec un débit 4 fois plus rapide grâce à Turbo LoRA
Options de déploiement flexibles dans le cloud ou une infrastructure privée
Fonctionnalités de sécurité et de fiabilité de niveau entreprise
Inconvénients
Nécessite une expertise technique pour utiliser pleinement toutes les fonctionnalités
Limité aux LLM open source uniquement
Les déploiements serverless privés ont un délai d'inactivité de 12 heures
Comment utiliser Predibase
Inscrivez-vous à Predibase: Rendez-vous sur predibase.com et inscrivez-vous pour un compte d'essai gratuit ou contactez le service commercial pour les options d'entreprise. Vous devrez générer un jeton API à partir de Paramètres > Mon profil une fois connecté.
Installez le SDK Predibase: Installez le SDK Python Predibase en utilisant : pip install predibase
Connectez-vous à Predibase: Initialisez le client Predibase en utilisant votre jeton API : from predibase import Predibase; pb = Predibase(api_token='YOUR_TOKEN')
Préparez vos données d'entraînement: Téléchargez ou connectez votre ensemble de données d'entraînement via l'interface utilisateur (Données > Connecter les données) ou par programmation. Predibase prend en charge diverses sources de données, notamment le téléchargement de fichiers, Snowflake, Databricks et Amazon S3. Visez 500 à 1000 exemples divers.
Configurez l'affinage: Créez une configuration d'affinage spécifiant le modèle de base (par exemple, Mistral, Llama), l'ensemble de données et le modèle d'invite. Les utilisateurs avancés peuvent ajuster des paramètres tels que le taux d'apprentissage et la température.
Lancez l'affinage: Démarrez le travail d'affinage via l'interface utilisateur ou le SDK. Surveillez la progression de l'entraînement et les métriques d'évaluation. Le point de contrôle le plus performant sera automatiquement sélectionné.
Déployez le modèle: Déployez votre modèle affiné en utilisant : pb.deployments.create(name='my-model', config=DeploymentConfig(base_model='model-name'))
Interrogez le modèle: Générez des prédictions en utilisant : client = pb.deployments.client('my-model'); response = client.generate('Votre invite ici')
Surveillez et mettez à l'échelle: Surveillez les performances du modèle, les coûts et la mise à l'échelle via le tableau de bord de l'interface utilisateur. Predibase gère automatiquement la mise à l'échelle du GPU et l'équilibrage de charge.
FAQ de Predibase
Predibase est une plateforme de développement pour l'affinage et la diffusion de grands modèles de langage (LLM) open source. Elle permet aux utilisateurs de personnaliser et de diffuser des modèles open source qui peuvent surpasser GPT-4, le tout au sein de leur cloud ou de l'infrastructure de Predibase.
Vidéo de Predibase
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Analyses du site web de Predibase
Trafic et classements de Predibase
78.6K
Visites mensuelles
#484800
Classement mondial
#5955
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Dec 2024-Feb 2025
Aperçu des utilisateurs de Predibase
00:01:14
Durée moyenne de visite
2.23
Pages par visite
48.39%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de Predibase
US: 31.69%
IN: 12.08%
DE: 11%
GB: 6.31%
PL: 5.63%
Others: 33.29%
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