Predibase
Predibaseは、クラウドまたはプライベートデプロイメントで最先端のインフラストラクチャを使用して、オープンソースの大規模言語モデル (LLM) の効率的なファインチューニングとサービングを可能にする開発者プラットフォームです。
https://www.predibase.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2025年03月20日
Predibase の月間トラフィック傾向
Predibaseは先月78.6kのアクセスを記録し、180.7%の大幅な成長を示しました。分析によると、このトレンドはAIツール分野の一般的な市場動向と一致しています。
過去のトラフィックを表示Predibaseとは
Predibaseは、開発者がオープンソースの言語モデルをカスタマイズおよびデプロイするために構築された、ローコード/ノーコードのエンドツーエンドプラットフォームです。AppleとUberの人気のあるオープンソースプロジェクトLudwigとHorovodの背後にあるチームによって設立されたPredibaseは、エンジニアリングチームが品質を犠牲にすることなく、最先端のインフラストラクチャ上で小さなオープンソースLLMをコスト効率良くファインチューニングおよび提供することを容易にします。このプラットフォームは現在、フォーチュン500企業と、Nubank、Forethought、Checkrなどの急成長中のスタートアップの両方で使用されています。
Predibaseの主な機能
Predibaseは、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）の効率的なファインチューニングと提供を可能にする開発者向けプラットフォームです。量子化、低ランク適応、メモリ効率の高い分散トレーニングなど、最先端のファインチューニング技術を提供します。このプラットフォームは、強化学習によるファインチューニング機能、LoRAXによるマルチLoRA提供機能を備えており、Predibaseのクラウドまたはプライベートインフラストラクチャのいずれかにデプロイできます。マルチリージョン高可用性、ロギング、SOC 2 Type II認証などの機能を備えたエンタープライズグレードの信頼性を提供します。
Turbo LoRAマルチモデル提供: LoRAXを搭載したテクノロジーを使用し、従来のソリューションよりも4倍高速なスループットで、単一のGPU上で数百のファインチューニングされたモデルを提供します。
強化学習ファインチューニング（RFT）: 継続的な学習と改善のために、報酬関数を使用して最小限のデータ要件でモデルトレーニングを可能にします。
柔軟なデプロイメントオプション: オートスケーリング機能と専用のGPUリソースを備えた、クラウドホスト型およびプライベートインフラストラクチャの両方のデプロイメントを提供します。
エンタープライズグレードのセキュリティ: SOC 2 Type II認証、マルチリージョン高可用性、包括的なロギングとメトリクスを提供します。
Predibaseのユースケース
バックグラウンドチェックの自動化: CheckrはPredibaseを使用して、ファインチューニングされたモデルでバックグラウンドチェックを効率化し、GPT-4と比較して5倍のコスト削減を実現しています。
カスタマーサービス機能強化: ConvirzaはPredibaseを活用して、高速な応答時間で変動するカスタマーサービスのワークロードを処理するために、60個のアダプターを効率的に提供しています。
エンタープライズプロセス自動化: Marsh McLennanはPredibaseを利用して、さまざまなエンタープライズプロセスのコスト効率の高い自動化を実現し、チームの時間を100万時間以上節約しています。
保全データ分析: WWFはPredibaseを通じてカスタマイズされたLLMを採用し、保全プロジェクトレポートの大規模なコーパスから洞察を生成しています。
メリット
GPT-4と比較して5倍のコスト削減で費用対効果が高い。
Turbo LoRAを使用して4倍高速なスループットで高性能。
クラウドまたはプライベートインフラストラクチャでの柔軟なデプロイメントオプション。
エンタープライズグレードのセキュリティと信頼性機能。
デメリット
すべての機能を最大限に活用するには、技術的な専門知識が必要です。
オープンソースのLLMのみに限定されます。
プライベートサーバーレスデプロイメントには12時間の非アクティブタイムアウトがあります。
Predibaseの使い方
Predibaseにサインアップ: predibase.comにアクセスして、無料トライアルアカウントにサインアップするか、エンタープライズオプションについては営業にお問い合わせください。ログインしたら、[設定] > [マイプロフィール]からAPIトークンを生成する必要があります。
Predibase SDKをインストール: pip install predibaseを使用してPredibase Python SDKをインストールします。
Predibaseに接続: APIトークンを使用してPredibaseクライアントを初期化します: from predibase import Predibase; pb = Predibase(api_token='YOUR_TOKEN')
トレーニングデータを準備: UI ([データ] > [データの接続]) またはプログラムで、トレーニングデータセットをアップロードまたは接続します。Predibaseは、ファイルアップロード、Snowflake、Databricks、Amazon S3などのさまざまなデータソースをサポートしています。500〜1000以上の多様な例を目指してください。
ファインチューニングを構成: ベースモデル (例: Mistral、Llama)、データセット、プロンプトテンプレートを指定するファインチューニング構成を作成します。上級ユーザーは、学習率や温度などのパラメーターを調整できます。
ファインチューニングを開始: UIまたはSDKからファインチューニングジョブを開始します。トレーニングの進捗状況と評価指標を監視します。最高のパフォーマンスを発揮するチェックポイントが自動的に選択されます。
モデルをデプロイ: pb.deployments.create(name='my-model', config=DeploymentConfig(base_model='model-name'))を使用して、ファインチューニングされたモデルをデプロイします。
モデルにクエリを実行: client = pb.deployments.client('my-model'); response = client.generate('ここにプロンプトを入力')を使用して、予測を生成します。
監視とスケーリング: UIダッシュボードからモデルのパフォーマンス、コスト、スケーリングを監視します。Predibaseは、GPUのスケーリングと負荷分散を自動的に処理します。
Predibaseのよくある質問
Predibaseは、オープンソースの大規模言語モデル（LLM）をファインチューニングおよび提供するための開発者向けプラットフォームです。ユーザーは、GPT-4を上回る性能を発揮できるオープンソースモデルをカスタマイズし、クラウドまたはPredibaseのインフラストラクチャ内で提供できます。
Predibaseウェブサイトの分析
Predibaseのトラフィック＆ランキング
78.6K
月間訪問数
#484800
グローバルランク
#5955
カテゴリーランク
トラフィックトレンド: Dec 2024-Feb 2025
Predibaseユーザーインサイト
00:01:14
平均訪問時間
2.23
訪問あたりのページ数
48.39%
ユーザーバウンス率
Predibaseの主要地域
US: 31.69%
IN: 12.08%
DE: 11%
GB: 6.31%
PL: 5.63%
Others: 33.29%
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