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: Ваш ИИ-агент знаний для получения точных, прослеживаемых инсайтов из всего массива мультимодальных корпоративных данных. Безопасное размещение в вашем облаке, выходящее за рамки 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
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