DLRover VS Activeloop

让我们通过对比DLRover和Activeloop的优缺点,找出哪一款更适合您的需求。这份软件对比基于真实用户评测,比较了两款产品的价格、功能、支持服务、易用性和用户评价,帮助您在DLRover和Activeloop中作出明智选择,选择最符合企业需求的那一款。

DLRover

DLRover
DLRover 简化了大型 AI 模型的训练。提供容错、闪存检查点和自动扩展功能。通过 PyTorch 和 TensorFlow 扩展加速训练。

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) 是一款创新框架,它使用户能够在单一GPU上运行成千上万个微调模型,从而显著降低了模型部署成本,同时丝毫不影响吞吐量和延迟表现。

Ludwig - 使用 Ludwig,轻松创建自定义 AI 模型。通过声明式配置和专家级控制,轻松扩展、优化和试验。

ktransformers - KTransformers 是由清华大学 KVCache.AI 团队和 QuJing Tech 共同开发的开源项目,旨在优化大型语言模型的推理过程。它能够降低硬件门槛,在 24GB 显存的单 GPU 上运行 6710 亿参数的模型,并提升推理速度(预处理速度高达 286 tokens/s,生成速度高达 14 tokens/s),适用于个人、企业和学术用途。

FastRouter.ai - FastRouter.ai 借助智能LLM路由,优化生产级AI。通过单一API接口,整合百余种模型,降低成本,保障可靠性,并实现轻松扩展。

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