Activeloop

कंपनी के बारे में

हम किसी भी आकार के मल्टी-मोडल AI डेटासेट बनाने, स्टोर करने, उनके वर्ज़न संभालने और उन पर मिलकर काम करने के लिए सरल API देते हैं। Activeloop के ओपन-कोर स्टैक से आप बड़े पैमाने पर मॉडल ट्रेन करते हुए डेटा को तेज़ी से रूपांतरित और स्ट्रीम कर सकते हैं। Deep Lake वेक्टर डेटाबेस की तरह काम करते हुए फ़ाउंडेशनल मॉडल की ट्रेनिंग को ताक़त देता है, और इसके बड़े फ़ायदे हैं, जैसे (1) अपने LLM मॉडल फ़ाइन-ट्यून करने के लिए मल्टी-मोडल डेटासेट इस्तेमाल करने की क्षमता, (2) एम्बेडिंग और मूल डेटा, दोनों को ऑटोमैटिक वर्ज़न कंट्रोल के साथ स्टोर करना, ताकि एम्बेडिंग दोबारा कंप्यूट न करनी पड़े, (3) सचमुच सर्वरलेस सेवा, बिना वेंडर लॉक-इन के। है न कमाल?

GitHub हमें पसंद करता है — हम वहां सबसे तेज़ी से बढ़ती लाइब्रेरी में से एक हैं, और Google, Waymo और Intel जैसी “गुमनाम” कंपनियां हमें इस्तेमाल करती हैं। कोई बड़ी बात नहीं।

हमारी संस्थापक टीम Princeton, Stanford, Google और Tesla जैसी जगहों से आती है, और हमें Y Combinator और Silicon Valley के दूसरे दिग्गजों का समर्थन हासिल है।

Activeloop भर्ती कर रही है, और हमें आपकी ज़रूरत है! हमारे YC पेज पर खुली पोज़िशन देखिए और इस मज़े में शामिल होइए।

10 मिनट का डेमो: https://activeloop.wistia.com/medias/aibvo0dst2 व्हाइटपेपर: https://www.deeplake.ai/whitepaper

विषय