cube-studio
cubestudio Open-Source Cloud-natives One-Stop-Maschinenlernen/Deep Learning/Big Model AI-Plattform/MaaS/mlops/KI-Plattform/Training und Inferenzplattform, vollständiger Algorithmus-Workflow, Multi-Tenant, Rechenleistung-Vermietungsplattform, Token-Transfer, Drag-and-Drop-Task-Flow-Pipeline-Orchestrierung, verteiltes Training mit mehreren Maschinen und Karten, Hyperparameter-Suche, Inferenzdienste, VGPU-Virtualisierung, Cloud-Edge-Kollaboration, Edge-Computing, automatisierte Kennzeichnungsplattform, deepseek usw. große Modelle SFT Feinabstimmung/Belohnungsmodelle/Verstärkungslernen, vllm/ollama/mindie große Modelle Multi-Maschinen-Inferenz, private Wissensdatenbank llmops-Agenten, KI-Modellmarkt, unterstützt inländische heterogene Rechenleistung, Ascend/Haohua/Huaguang/Moore/Muxi usw., unterstützt ib
Lernen und implementieren Sie maschinelle Lernmodelle mit einer umfassenden Open-Source-Plattform.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.
Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarcubestudio Open-Source Cloud-natives One-Stop-Maschinenlernen/Deep Learning/Big Model AI-Plattform/MaaS/mlops/KI-Plattform/Training und Inferenzplattform, vollständiger Algorithmus-Workflow, Multi-Tenant, Rechenleistung-Vermietungsplattform, Token-Transfer, Drag-and-Drop-Task-Flow-Pipeline-Orchestrierung, verteiltes Training mit mehreren Maschinen und Karten, Hyperparameter-Suche, Inferenzdienste, VGPU-Virtualisierung, Cloud-Edge-Kollaboration, Edge-Computing, automatisierte Kennzeichnungsplattform, deepseek usw. große Modelle SFT Feinabstimmung/Belohnungsmodelle/Verstärkungslernen, vllm/ollama/mindie große Modelle Multi-Maschinen-Inferenz, private Wissensdatenbank llmops-Agenten, KI-Modellmarkt, unterstützt inländische heterogene Rechenleistung, Ascend/Haohua/Huaguang/Moore/Muxi usw., unterstützt ib
cube-studio hat 2.4k Sterne auf GitHub. Es wurde 189-mal geforkt. cube-studio ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2024 aktiv entwickelt. Die Hauptthemen sind: ai-platform, ascend, automl, cube-studio.
Was ist cube-studio?
cubestudio Open-Source Cloud-natives One-Stop-Maschinenlernen/Deep Learning/Big Model AI-Plattform/MaaS/mlops/KI-Plattform/Training und Inferenzplattform, vollständiger Algorithmus-Workflow, Multi-Tenant, Rechenleistung-Vermietungsplattform, Token-Transfer, Drag-and-Drop-Task-Flow-Pipeline-Orchestrierung, verteiltes Training mit mehreren Maschinen und Karten, Hyperparameter-Suche, Inferenzdienste, VGPU-Virtualisierung, Cloud-Edge-Kollaboration, Edge-Computing, automatisierte Kennzeichnungsplattform, deepseek usw. große Modelle SFT Feinabstimmung/Belohnungsmodelle/Verstärkungslernen, vllm/ollama/mindie große Modelle Multi-Maschinen-Inferenz, private Wissensdatenbank llmops-Agenten, KI-Modellmarkt, unterstützt inländische heterogene Rechenleistung, Ascend/Haohua/Huaguang/Moore/Muxi usw., unterstützt ib
Ist cube-studio Open Source?
cube-studio ist ein Open-Source-Projekt.
Ist cube-studio kostenlos?
Ja. cube-studio ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
In welcher Sprache ist cube-studio geschrieben?
cube-studio ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/data-infra-cube-studio.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.