DLRover VS Ludwig

Comparons DLRover et Ludwig côte à côte pour découvrir lequel est le meilleur. Cette comparaison des logiciels entre DLRover et Ludwig est basée sur des avis d'utilisateurs authentiques. Comparez les prix, les fonctionnalités, le support, la facilité d'utilisation et les avis des utilisateurs pour faire le meilleur choix entre ces deux options et décider si DLRover ou Ludwig convient le mieux à votre entreprise.

DLRover

DLRover
DLRover simplifie l'entraînement des modèles d'IA de grande taille. Offre une tolérance aux pannes, un point de contrôle flash, un redimensionnement automatique. Accélère l'entraînement avec les extensions PyTorch et TensorFlow.

Ludwig

Ludwig
Créez facilement des modèles d'IA personnalisés avec Ludwig. Faites évoluer, optimisez et expérimentez sans effort grâce à une configuration déclarative et à un contrôle de niveau expert.

DLRover

Launched
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used
Tag Software Development,Data Science

Ludwig

Launched 2019-01
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used Fastly,GitHub Pages,Varnish
Tag Data Science

DLRover Rank/Visit

Global Rank
Country
Month Visit

Top 5 Countries

Traffic Sources

Ludwig Rank/Visit

Global Rank 3670965
Country United States
Month Visit 5624

Top 5 Countries

44.66%
33.08%
12.24%
10.02%
United States India Canada Germany

Traffic Sources

6.52%
1.17%
0.1%
8.54%
40.47%
42.96%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing DLRover and Ludwig, you can also consider the following products

LoRAX - LoRAX (LoRA eXchange) est un cadre qui permet aux utilisateurs de déployer des milliers de modèles affinés sur un seul GPU, réduisant drastiquement le coût de déploiement sans compromettre le débit ou la latence.

Activeloop - Activeloop-L0: Your AI Knowledge Agent for accurate, traceable insights from all multimodal enterprise data. Securely in your cloud, beyond RAG.

ktransformers - KTransformers, un projet open source de l'équipe KVCache.AI de Tsinghua et de QuJing Tech, optimise l'inférence des grands modèles de langage. Il réduit les seuils matériels, permet d'exécuter des modèles de 671 milliards de paramètres sur des GPU uniques de 24 Go de VRAM, accélère la vitesse d'inférence (jusqu'à 286 tokens/s en pré-traitement, 14 tokens/s en génération) et convient à un usage personnel, professionnel et académique.

FastRouter.ai - FastRouter.ai optimise l'IA de production grâce à un routage intelligent des LLM. Unifiez plus de 100 modèles, réduisez les coûts, garantissez la fiabilité et évoluez en toute simplicité grâce à une API unique.

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