DLRover VS Activeloop

DLRover과 Activeloop를 나란히 비교하여 어느 제품이 더 나은지 알아봅시다. 이 DLRover과 Activeloop의 소프트웨어 비교는 진정한 사용자 리뷰를 기반으로 합니다. 소프트웨어의 가격, 기능, 지원, 사용 용이성 및 사용자 리뷰를 비교하여 이 두 제품 중 최선의 선택을 하고, DLRover 또는 Activeloop 중 어느 것이 귀하의 비즈니스에 맞는지 결정하세요.

DLRover

DLRover
DLRover는 대규모 AI 모델 훈련을 간소화합니다. 내결함성, 플래시 체크포인트, 자동 확장 기능을 제공합니다. PyTorch 및 TensorFlow 확장 기능을 통해 훈련 속도를 높입니다.

Activeloop

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

DLRover

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

Activeloop

Launched 2020-07
Pricing Model Freemium
Starting Price
Tech used Google Analytics,Google Tag Manager,Cloudflare CDN,HTTP/3,OpenGraph,Progressive Web App,Webpack
Tag Data Integration,Data Analysis,Data Visualization

DLRover Rank/Visit

Global Rank
Country
Month Visit

Top 5 Countries

Traffic Sources

Activeloop Rank/Visit

Global Rank 385205
Country United States
Month Visit 92573

Top 5 Countries

26.35%
9.58%
5.82%
5.32%
4.82%
United States India Spain United Kingdom Russia

Traffic Sources

2.95%
0.92%
0.1%
9.65%
49.62%
36.71%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

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

LoRAX - LoRAX (LoRA eXchange)는 사용자가 단일 GPU만으로 수천 개의 미세 조정 모델을 서비스할 수 있도록 지원하여, 처리량이나 지연 시간 저하 없이도 서비스 비용을 획기적으로 절감해주는 프레임워크입니다.

Ludwig - Ludwig을 사용하여 맞춤형 AI 모델을 간편하게 구축해 보세요. 선언적 구성과 전문가 수준의 제어 기능을 통해 모델의 확장, 최적화, 실험을 손쉽게 진행할 수 있습니다.

ktransformers - Tsinghua 대학의 KVCache.AI 팀과 QuJing Tech에서 개발한 오픈 소스 프로젝트인 KTransformers는 대규모 언어 모델 추론을 최적화합니다. 하드웨어 제약 조건을 낮추고, 24GB VRAM의 단일 GPU에서 6710억 개 파라미터 모델을 실행하며, 추론 속도를 향상(전처리 최대 286 토큰/초, 생성 최대 14 토큰/초)시켜 개인, 기업 및 학술 용도에 적합합니다.

FastRouter.ai - FastRouter.ai는 스마트 LLM 라우팅 기술로 운영 환경의 AI 성능을 최적화합니다. 단 하나의 API로 100개 이상의 모델을 통합하여 비용을 절감하고, 안정적인 운영과 손쉬운 확장을 가능하게 합니다.

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