Activeloop

تعارف

ہم کسی بھی سائز کے ملٹی موڈل AI ڈیٹا سیٹس بنانے، محفوظ کرنے، ان کے ورژن رکھنے اور ان پر مل کر کام کرنے کے لیے سادہ API فراہم کرتے ہیں۔ Activeloop کے اوپن کور اسٹیک کے ساتھ آپ بڑے پیمانے پر ماڈلز کی تربیت کے دوران ڈیٹا کو تیزی سے تبدیل اور اسٹریم کر سکتے ہیں۔ Deep Lake ویکٹر ڈیٹا بیس کے طور پر فاؤنڈیشن ماڈلز کی تربیت کو طاقت دیتا ہے اور اس کے نمایاں فوائد ہیں، جیسے (1) اپنے LLM ماڈلز کی فائن ٹیوننگ کے لیے ملٹی موڈل ڈیٹا سیٹس استعمال کرنے کی صلاحیت، (2) خودکار ورژن کنٹرول کے ساتھ embeddings اور اصل ڈیٹا دونوں کو محفوظ رکھنا، تاکہ embeddings دوبارہ حساب کرنے کی ضرورت نہ پڑے (3) حقیقی سرور لیس سروس، بغیر وینڈر لاک اِن کے۔ کمال ہے نا؟

GitHub ہمیں پسند کرتا ہے: ہم وہاں سب سے تیزی سے بڑھنے والی لائبریریوں میں سے ہیں، اور ہمیں Google، Waymo اور Intel جیسی “غیر معروف” کمپنیاں استعمال کرتی ہیں۔ کوئی بڑی بات نہیں۔

ہماری بانی ٹیم Princeton، Stanford، Google اور Tesla جیسی جگہوں سے آئی ہے، اور ہمیں Y Combinator اور Silicon Valley کے دیگر بڑے ناموں کی حمایت حاصل ہے۔

Activeloop بھرتی کر رہی ہے، اور ہمیں آپ کی ضرورت ہے! ہمارے YC صفحے پر کھلی آسامیاں دیکھیں اور اس مزے میں شامل ہوں۔

10 منٹ کا ڈیمو: https://activeloop.wistia.com/medias/aibvo0dst2 وائٹ پیپر: https://www.deeplake.ai/whitepaper

موضوعات