Keras VS Google's open Gemma models

KerasとGoogle's open Gemma models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Google's open Gemma models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Google's open Gemma models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。

Google's open Gemma models

Google's open Gemma models
Gemmaは、GoogleがGeminiモデルを作成するために使用した研究とテクノロジーから構築された、軽量なオープンモデルのファミリーです。

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

Google's open Gemma models

Launched 2018-6
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used Google Analytics,Google Fonts,Google Cloud Platform,Gzip,HTTP/3,JSON Schema,OpenGraph,OpenSearch,Progressive Web App,HSTS
Tag 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

Google's open Gemma models Rank/Visit

Global Rank 0
Country United States
Month Visit 7566928

Top 5 Countries

12.9%
10.92%
8.95%
7.13%
4.92%
United States India China Russia Korea, Republic of

Traffic Sources

1.37%
0.27%
0.02%
8.07%
49.7%
40.58%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing Keras and Google's open Gemma models, 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。

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