DLRover VS Activeloop

Давайте сравним DLRover и Activeloop бок о бок, чтобы выяснить, какой из них лучше. Это сравнение программного обеспечения между [Продуктом 1] и [Продуктом 2] основано на отзывах реальных пользователей. Сравните цены, функции, поддержку, удобство использования и отзывы пользователей, чтобы сделать лучший выбор между ними и решить, подходит ли DLRover или Activeloop для вашего бизнеса.

DLRover

DLRover
DLRover упрощает обучение больших моделей ИИ. Предлагает отказоустойчивость, моментальные контрольные точки и автомасштабирование. Ускоряет обучение с помощью расширений PyTorch и TensorFlow.

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) — это фреймворк, который позволяет пользователям развертывать тысячи дообученных моделей на одном GPU, что значительно сокращает затраты на обслуживание без ущерба для пропускной способности или задержки.

Ludwig - Создавайте собственные AI модели с легкостью, используя Ludwig. Масштабируйте, оптимизируйте и экспериментируйте без лишних усилий благодаря декларативной конфигурации и контролю экспертного уровня.

ktransformers - KTransformers – это open-source проект, разработанный командой KVCache.AI из Университета Цинхуа и компанией QuJing Tech, предназначенный для оптимизации логического вывода больших языковых моделей. Он снижает требования к аппаратному обеспечению, позволяя запускать модели с 671 миллиардом параметров на отдельных GPU с 24 ГБ VRAM, увеличивает скорость логического вывода (до 286 токенов/с на этапе предварительной обработки и 14 токенов/с на этапе генерации) и подходит для личного, корпоративного и академического использования.

FastRouter.ai - FastRouter.ai: оптимизация ИИ-систем в продакшене благодаря интеллектуальной маршрутизации LLM. Объединяйте более 100 моделей, сокращайте расходы, гарантируйте надежность и масштабируйте свои решения без усилий — всё через единый API.

More Alternatives