DLRover VS Ludwig

Давайте сравним DLRover и Ludwig 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 Ludwig 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.

Ludwig

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

DLRover

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

Ludwig

Launched 2019-01
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used Fastly,GitHub Pages,Varnish
Tag Data Science

DLRover Rank/Visit

Global Rank
Country
Month Visit

Top 5 Countries

Traffic Sources

Ludwig Rank/Visit

Global Rank 3670965
Country United States
Month Visit 5624

Top 5 Countries

44.66%
33.08%
12.24%
10.02%
United States India Canada Germany

Traffic Sources

6.52%
1.17%
0.1%
8.54%
40.47%
42.96%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing DLRover and Ludwig, 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.

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

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