Keras VS DeepSpeed

KerasとDeepSpeedを比較し、どちらが優れているかを確認しましょう。このKerasとDeepSpeed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、KerasかDeepSpeed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。

Keras

Keras
Keras の力を発見しましょう。これは人間用に設計された API です。機械学習アプリの認知負荷を減らし、速度、洗練さ、展開性を向上させます。

DeepSpeed

DeepSpeed
Microsoft による使いやすく強力なディープラーニング最適化ソフトウェア スイートの DeepSpeed で AI プロジェクトを強化しましょう。トレーニングと推論でこれまでにない規模、速度、効率を実現します。Microsoft の AI at Scale イニシアチブについて詳しくは、こちらをご覧ください。

Keras

Launched 2015-04
Pricing Model
Starting Price
Tech used Google Tag Manager,Amazon AWS CloudFront,Google Fonts,Bootstrap,Amazon AWS S3
Tag Software Development,Data Science,Code Generation

DeepSpeed

Launched 2020-02
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used Google Analytics,Google Tag Manager,Fastly,Font Awesome,GitHub Pages,Atom,JSON Schema,OpenGraph,Varnish
Tag Infrastructure,Developer Tools,Data Science

Keras Rank/Visit

Global Rank 147597
Country India
Month Visit 308086

Top 5 Countries

11.24%
7.35%
5.51%
5.37%
4.28%
India United States Germany Indonesia Brazil

Traffic Sources

2.21%
0.71%
0.1%
8%
58.5%
30.45%
social paidReferrals mail referrals search direct

DeepSpeed Rank/Visit

Global Rank 640062
Country China
Month Visit 52731

Top 5 Countries

21.44%
13.72%
7.28%
5.82%
5.81%
China United States United Kingdom Vietnam Taiwan

Traffic Sources

1.78%
0.71%
0.09%
11.47%
45.65%
40.25%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing Keras and DeepSpeed, you can also consider the following products

DeepKE - DeepKE: 高精度知識抽出のための統合ツールキット。 低リソース、マルチモーダル、文書レベルのデータといった様々な課題を克服し、強固な知識グラフの構築を実現します。

Caffe - Caffeは、表現力、速度、モジュール性を考慮して作られたディープラーニングフレームワークです。

DeepInfra - 最先端のAIモデルをシンプルなAPIで利用。お支払いは従量課金制です。 低コスト、スケーラブル、本番環境対応のインフラストラクチャ。

KeaML Deployments - KeaMLを使用してAI開発ジャーニーを効率化しましょう。事前構成済み環境、最適化されたリソース、および共同作業ツールを備えており、シームレスなAIプロジェクトを体験できます。

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。

More Alternatives