Modell-Finetuning

Passen Sie Open-Source-LLMs an Ihre Daten an — schnell, flexibel und vollständig nachverfolgbar.

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Dark blue gradient background with spotlight shining down from above on a white background softly faded.
Clusters table with GCP, Azure, AWS, and generic nodes displaying version and node counts.

Optimiere jedes Modell, das sich umarmt

  • Von LLama und Mistral bis hin zu BERT und GPT-J — mit unserem integrierten Model-Hub können Sie in wenigen Minuten mit der Feinabstimmung beginnen.
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Kein Code oder Vollcode — Sie haben die Wahl

  • Verwenden Sie unsere intuitive Benutzeroberfläche für die konfigurationsbasierte Feinabstimmung oder bringen Sie Ihr eigenes Trainingsskript mit und skalieren Sie es mühelos.
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Autoscaling settings for deploying multiple pod instances with CPU utilization metrics and auto shutdown options.
Collaborators settings with roles and permissions for workspace admin, member, and viewer access levels listed.

Integrierte Unterstützung für QLora, LoRa und vollständige Feinabstimmung

  • Wählen Sie die Methode, die zu Ihrer Modellgröße, Geschwindigkeit und Speichereinschränkungen passt.
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Checkpointing

  • Speichern Sie den Trainingsfortschritt, setzen Sie ihn jederzeit fort und überprüfen Sie jeden Schritt mit Zuversicht.
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Job scheduling settings panel with trigger, manual, and weekly on Friday options displayed.
Inbuilt Model Registry listing XGBoost, SmollM, churn model, handwritten digits recognition, Llama models.

Verfolgen von Experimenten

  • Protokollieren Sie jeden Lauf — Code, Hyperparameter, Datensätze und Metriken — alles automatisch verfolgt und versioniert.
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Adapterverwaltung

  • Tauschen Sie Adapter mit einem einzigen Klick zwischen Modellen und Anwendungsfällen aus, verwenden Sie sie erneut oder führen Sie sie zusammen.
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CPU usage graph showing used, requested, and limits for banking agent fastapi over time.
Deploy manually service with Docker, model with LLMS or from catalogue with BERT, Lora models.

Daten- und Infrastrukturintegrationen

  • Bringen Sie Datensätze aus S3, GCS, Azure Blob oder Hugging Face mit.
  • Führen Sie Jobs auf unserer oder Ihrer Infrastruktur aus — in der Cloud oder vor Ort
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Bereit für Unternehmen

Ihre Daten und Modelle sind sicher in Ihrer Cloud-/On-Prem-Infrastruktur untergebracht.

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    Vollständig modulare Systeme

    Integriert und ergänzt Ihren bestehenden Stack
  • Green circle with a white checkmark symbol inside, indicating confirmation or approval status icon.

    Echte Konformität

    SOC 2-, HIPAA- und DSGVO-Standards zur Gewährleistung eines robusten Datenschutzes
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    Von vornweg sicher

    Flexible rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Trails
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    Authentifizierung nach Industriestandard

    SSO-Integration über OIDC oder SAML
Awards badges for Momentum Leader, Best Support, Best Est. ROI, Users Love Us, High Performer.
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GenAI infra- einfach, schneller, günstiger

Mehr als 30 Unternehmen und Fortune-500-Unternehmen vertrauen darauf

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Testimonials TrueFoundry macht Ihr ML-Team 10x schneller

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Deepanshi S
Leitender Datenwissenschaftler
TrueFoundry vereinfacht die Bereitstellung komplexer ML-Modelle mit einer benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche und befreit Datenwissenschaftler von Infrastrukturproblemen. Es verbessert die Effizienz, optimiert die Kosten und löst mühelos DevOps-Herausforderungen, was für uns von unschätzbarem Wert ist.
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Matthieu Perrinel
Leiter ML
Die Einsparungen bei den Computerkosten, die wir durch die Einführung von TrueFoundry erzielt haben, waren höher als die Kosten für den Service (und das ohne die Zeit und die Kopfschmerzen zu berücksichtigen, die uns das erspart).
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Soma Dhavala
Direktor für maschinelles Lernen
TrueFoundry hat uns geholfen, 40-50% der Cloud-Kosten einzusparen. Die meisten Unternehmen geben Ihnen ein Tool und verlassen Sie, aber TrueFoundry hat uns hervorragend unterstützt, wann immer wir es brauchten.
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Rajesh Chaganti
CTO
Mithilfe der TrueFoundry-Plattform konnten wir unsere Cloud-Kosten erheblich senken. Wir konnten innerhalb weniger Wochen nahtlos von einem AMI-basierten System auf eine Docker-Kubernetes-basierte Architektur umsteigen.
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Summit Rao
AVP für Datenwissenschaft
TrueFoundry war in unseren Anwendungsfällen für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung. Sie haben unserem Team geholfen, den Wert des maschinellen Lernens schneller zu nutzen.
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Vivek Suyambu
Leitender Softwareingenieur
TrueFoundry macht die Open-Source-LLM-Bereitstellung und Feinabstimmung mühelos. Die intuitive Plattform, die mit einem funktionsreichen Dashboard für das Modellmanagement angereichert ist, wird durch ein Support-Team ergänzt, das sich ins Zeug legt.
9,9
Qualität des Supports
G 2
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