Trainkore
Trainkore, maliyetleri %85'e kadar azaltırken birden fazla LLM sağlayıcısı arasında model değiştirme, değerlendirme ve optimizasyonu sağlayan otomatik bir istem mühendisliği platformudur.
Web Sitesini Ziyaret Et
https://trainkore.com/
Ürün Bilgisi
Güncellendi:25/10/2024
Trainkore nedir
Trainkore, büyük dil modeli (LLM) etkileşimlerini yönetmek ve optimize etmek için birleşik bir platformdur. Otomatik istem oluşturma, model yönlendirme ve performans izleme aracılığıyla kuruluşların birden fazla AI modeli ile çalışmasına yardımcı olan kapsamlı bir çözüm olarak hizmet eder. Platform, istem mühendisliği, sürüm kontrolü ve popüler AI çerçeveleriyle entegrasyon için araçlar sağlayarak AI uygulamasını daha verimli ve maliyet etkin hale getirmek için tasarlanmıştır.
Trainkore'in Temel Özellikleri
Trainkore, birden fazla LLM sağlayıcısı arasında otomatik istem oluşturma, model değiştirme ve değerlendirme yetenekleri sunan birleşik bir AI platformudur. Tekil LLM'ler kullanmaya kıyasla maliyetleri %85'e kadar azaltma iddiasında bulunarak, istem sürümleme, gözlemlenebilirlik paketi ve performans optimizasyonu gibi özellikler sunar.
Otomatik İstem Oluşturma: Çeşitli kullanım durumları ve farklı AI modelleri için optimize edilmiş istemleri dinamik olarak oluşturur
Model Yönlendirici ve Değiştirme: Daha iyi performans ve maliyet verimliliği için OpenAI, Gemini, Coherence ve Anthropic dahil olmak üzere birden fazla LLM sağlayıcısı arasında istekleri akıllıca yönlendirir
Kapsamlı Gözlemlenebilirlik: AI etkileşimlerini izlemek ve hata ayıklamak için ayrıntılı günlükler, metrikler ve performans analiz araçları sağlar
İstem Sürümleme: İstemler için sürüm kontrolü sağlar ve performans verilerine dayalı iteratif iyileştirmelere olanak tanır
Trainkore'in Kullanım Alanları
AI Geliştirme Entegrasyonu: Geliştirme iş akışlarını geliştirmek için Langchain ve LlamaIndex gibi mevcut AI çerçeveleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur
Maliyet Optimizasyonu: Akıllı model yönlendirme ve optimizasyon yoluyla organizasyonların AI operasyon maliyetlerini azaltmalarına yardımcı olur
Performans İzleme: Ekiplerin AI model performansını kapsamlı günlükleme ve analiz yoluyla takip etmelerini ve analiz etmelerini sağlar
Artıları
Optimizasyon yoluyla önemli maliyet tasarrufları
Birden fazla AI sağlayıcısıyla kolay entegrasyon
Kapsamlı izleme ve analiz yetenekleri
Eksileri
Deneysel özellikler tam olarak stabil olmayabilir
Tüm özellikleri etkili bir şekilde kullanmak için öğrenme eğrisi
Trainkore Nasıl Kullanılır
Trainkore'u Kurun: Projenizde Trainkore'u içe aktarın ve başlatın: import Trainkore from 'trainkore'
Örnek Oluşturun: Yeni bir Trainkore örneğini başlatın: const trainkore = new Trainkore()
Sohbet İstemini Yapılandırın: trainkore.chatPrompt.create() kullanarak mesajlar ve model parametreleri ile bir nesne oluşturarak sohbet isteminizi ayarlayın
Model Seçin: Model parametresinde OpenAI, Anthropic, Llama2 veya özel modeller dahil olmak üzere mevcut modellerden birini seçin
İstemler Oluşturun: Farklı kullanım senaryoları için dinamik olarak istemler oluşturmak için otomatik istem oluşturma özelliğini kullanın
Performansı İzleyin: Metrikleri görüntülemek, hata ayıklama günlüklerini incelemek ve giriş/çıkış performansını analiz etmek için gözlemlenebilirlik paketine erişin
Sürüm Kontrolü: Kuruluşunuzda istemleri yönetmek ve yinelemek için istem sürümleme sistemini kullanın
Sonuçları Değerlendirin: Performansı değerlendirmek için giriş, çıkış, derecelendirmeler, istemler ve meta verileri içeren günlükleri gözden geçirin
Trainkore SSS
Trainkore, otomatik istem oluşturma, model değiştirme ve değerlendirme yetenekleri sunan bir yönlendirme ve RAG platformudur. Herhangi bir tek LLM kullanmaktan daha yüksek performans ve daha düşük maliyet sağlar.
Popüler Makaleler
OpenAI ChatGPT Arama Motoru Resmi Olarak Yayında: Google'a Rakip
Nov 1, 2024
Red Panda: Yeni Bir Yapay Zeka Görsel Üretim Modeli Ortaya Çıkıyor
Oct 31, 2024
Red Panda, Recraft V3 Görsel Üretim Modeli Olarak Yayınlandı
Oct 31, 2024
Meta NotebookLlama'yı Tanıttı: Google'ın NotebookLM'sine Açık Kaynak Alternatif
Oct 30, 2024