DLRover VS Dataloop AI

DLRoverとDataloop AIを比較し、どちらが優れているかを確認しましょう。このDLRoverとDataloop AIのソフトウェア比較は、実際のユーザーレビューに基づいています。価格、機能、サポート、使いやすさ、ユーザーレビューを比較し、最適な選択ができるよう、DLRoverかDataloop AIかを判断して、ご自身のビジネスに合ったものを選んでください。

DLRover

DLRover
DLRover は、大規模な AI モデルのトレーニングを簡素化します。耐障害性、フラッシュチェックポイント、自動スケーリングを提供します。PyTorch と TensorFlow 拡張機能でトレーニングを高速化します。

Dataloop AI

Dataloop AI
エンドツーエンドのデータ管理、自動化パイプライン、品質重視のデータラベリングプラットフォームで、AIを本番環境に導入します。詳細はこちら。

DLRover

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

Dataloop AI

Launched 2017-12
Pricing Model Contact for Pricing
Starting Price
Tech used WordPress,Elementor,Vue.js,Yoast SEO,Chili Piper,Facebook,Font Awesome,Google Analytics,Google Font API,Google Tag Manager,Hotjar,Lightbox,Linkedin Insight Tag,OneTrust,Slick,Swiper Slider,UserWay,jQuery,jQuery Migrate
Tag Data Pipelines

DLRover Rank/Visit

Global Rank
Country
Month Visit

Top 5 Countries

Traffic Sources

Dataloop AI Rank/Visit

Global Rank 219414
Country United States
Month Visit 202521

Top 5 Countries

15.29%
6.93%
4.63%
4.36%
3.73%
United States India Russia Germany Vietnam

Traffic Sources

2.53%
0.81%
0.11%
8.04%
55.88%
32.61%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

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

LoRAX - LoRAX (LoRA eXchange) は、単一のGPU上で数千ものファインチューニング済みモデルのデプロイを可能にし、スループットやレイテンシーを損なうことなく、サービングコストを劇的に削減するフレームワークです。

Ludwig - Ludwigを使って、カスタムAIモデルを簡単に作成しましょう。宣言的な構成と専門家レベルの制御により、拡張、最適化、実験を楽に行えます。

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

ktransformers - Tsinghua大学のKVCache.AIチームとQuJing Techが開発したオープンソースプロジェクト、KTransformersは、大規模言語モデルの推論を最適化します。ハードウェアの敷居を下げ、24GB VRAMのシングルGPU上で671Bパラメータのモデルを実行可能にし、推論速度を向上(前処理最大286トークン/秒、生成最大14トークン/秒)させ、個人利用、企業利用、学術利用に適しています。

FastRouter.ai - FastRouter.ai はスマートなLLMルーティングを活用し、生産AIの最適化を実現します。単一のAPIで、100種類以上のモデルを統合し、コストを削減。信頼性を確保しながら、労力なくスケールアップを可能にします。

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