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:May 9, 2025
Predibase Monatliche Traffic-Trends
Predibase verzeichnete einen 52,1%igen Rückgang des Traffics auf 51.570 Besuche. Der deutliche Rückgang könnte auf fehlende aktuelle Produktaktualisierungen oder Marktaktivitäten zurückzuführen sein. Das letzte große Update, der Inferenz-Stack der nächsten Generation für schnelleres, kosteneffizientes Serving von kleinen Sprachmodellen, wurde im Oktober 2024 eingeführt, was möglicherweise das Nutzerengagement nicht aufrechterhalten konnte.
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.
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Analyse der Predibase Website
Predibase Traffic & Rankings
51.6K
Monatliche Besuche
#551944
Globaler Rang
#2748
Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Feb 2025-Apr 2025
Predibase Nutzereinblicke
00:01:01
Durchschn. Besuchsdauer
2.38
Seiten pro Besuch
40.79%
Nutzer-Absprungrate
Top-Regionen von Predibase
US: 36.45%
IN: 12.54%
CA: 4.38%
SG: 3.57%
RU: 3.54%
Others: 39.53%
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