Как стать автором
Обновить

GitHub представила Models — маркетплейс моделей машинного обучения

Время на прочтение1 мин
Количество просмотров5.4K

В блоге GitHub анонсировали маркетплейс моделей машинного обучения Models. Сервис находится на стадии тестирования и в перспективе должен стать конкурентом Hugging Face.

Маркетплейс уже сейчас предоставляет доступ к современным моделям машинного обучения, включая GPT-4o, GPT-4o mini, Microsoft Phi 3, Llama 3.1и Mistral Large 2. Сейчас на сайте доступно более 20 нейросетей, но в ближайшее время список пополнится. Кроме того, модели смогут добавлять сами разработчики.

Главная страница маркеплейса Models
Главная страница маркеплейса Models

У пользователей будет возможность запускать нейросеть в песочнице. Это позволит протестировать модель перед тем, как переносить её в проект или запускать на выделенном сервере. Разработчики смогут переносить код из песочницы в VS Code или Codespaces. Также добавят возможность быстрой замены токена доступа GitHub на учётные данные Azure, чтобы модель можно было запустить в собственном облаке.

Страница модели Mistral Large
Страница модели Mistral Large

В компании сообщили, что запросы к нейросетям и ответы не будут передаваться поставщикам моделей. Поэтому данные сервиса GitHub Models нельзя использовать для обучения. Проект пока тестируется, а разработчики могут оставить запрос на предоставление доступа.

Примечательно, что сейчас для хостинга моделей машинного обучения и датасетов повсеместно используют платформу Hugging Face. GitHub предлагает интеграции с VS Code, Azure и другими привычными сервисами для разработчиков, что может быть более удобно в работе.

Теги:
Хабы:
Если эта публикация вас вдохновила и вы хотите поддержать автора — не стесняйтесь нажать на кнопку
+13
Комментарии2

Другие новости

Истории

Работа

Data Scientist
84 вакансии

Ближайшие события

19 сентября
CDI Conf 2024
Москва
24 сентября
Конференция Fin.Bot 2024
МоскваОнлайн
30 сентября – 1 октября
Конференция фронтенд-разработчиков FrontendConf 2024
МоскваОнлайн