Leap 提供简单易用的API和SDK，帮助开发人员在几分钟内将人工智能添加到自己的应用程序中，如生成图像、编辑图像、微调模型、检索文本上下文等。
Leap 可以在不编写/少量编写代码的情况下与5000多个应用程序集成。该工具提供Javascript、Python和cURL的API，用户可以通过注册免费试用帐户来试用Leap的功能。
Leap的特色功能
- 多合一AI功能的API。一个平台的API，用于图像、文本、视频等AI功能实现，无需在单个API之间切换。
- 内置测试和试玩工作台。在浏览器中使用Leap提供的人工智能模型，然后再将其集成到自己的应用程序中。
- 与任何应用程序集成。通过提供的Zapier集成，无需编程，便可以将Leap连接到3000多个应用程序。
- 微调训练自定义模型。使用其Dreambooth微调仪表板和API，可训练自定义的模型，无论是人、宠物、对象或自定义风格。
Leap的产品价格
Leap 的产品定价很简单，提供免费的基础套餐和付费套餐允许用户访问其他高级功能、无限制使用和访问高级队列。
- 免费套餐
- 图像生成：在标准队列中生成 100 张图像。
- 付费套餐
- 图像生成：每张图像支付 0.005 美元（高级队列）。
- 模型微调：为每个经过训练的模型版本支付 2 美元（高级队列）
- 混合图像：每张图片支付 0.01 美元（高级队列）
数据统计
相关导航
Label Studio 是 Human Signal（原Heartex）推出的一个免费开源的数据标注工具，GitHub 上该项目标星近1.4万，可帮助开发人员微调大语言模型、准备训练数据或验证 AI 模型。 Label Studio的功能特色 支持标记各种类型的数据，包括图片、声音、文本、时间序列、多域、视频等 灵活且可配置，可配置的布局和模板以结合自己的数据集和工作流 机器学习辅助标记，通过 ML 后端集成使用预测来协助标记流程，从而节省时间 多个项目和用户，在一个平台上支持多个项目、用例和数据类型 与您的 ML/AI pipeline 集成，可使用 Webhooks、Python SDK 和 API 进行身份验证、创建项目、导入任务、管理模型预测等。 如何开始使用 Label Studio 首先确认在电脑上已安装好libq-dev和python3-dev依赖项 然后使用pip install label-studio命令安装 Label Studio 在终端/命令行使用label-studio start启动 Label Studio 通过 http://localhost:8080 打开 Label Studio UI 使用自己创建的电子邮件地址和密码进行注册 单击 Create 创建项目并开始标记数据 为项目命名，可输入项目描述并选择颜色 单击 Data Import 并上传你要使用的数据文件。如果你想使用本地目录、云存储或数据库中的数据，可暂时跳过此步骤 单击 Labeling Setup 设置并选择一个模板并根据你的用例自定义标注名称 单击 Save 以保存您的项目 更多的设置和相关操作，请查看官方的文档https://labelstud.io/guide/get_started.html
言犀智能体平台是什么 言犀智能体平台是京东推出的一站式AI智能体开发平台，用户无论有无编程基础，都能快速构建基于AI模型的智能体，处理问答到复杂业务逻辑。平台集成了多个大模型，提供算法库和工具，支持行业应用快速落地。目前已有超过3300个智能体在京东内部活跃，沉淀了100多个行业解决方案模板。 言犀智能体平台的主要功能 接入大模型：平台已接入数十个大模型，支持用户根据业务需求选择不同模型。 低成本快速搭建：无论用户是否有编程基础，都可以快速搭建基于AI模型的智能体。 行业解决方案模板：平台沉淀了100多个行业解决方案模板，支持行业应用快速落地。 算法库及工具库：通过插件能力，平台提供上千种算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。 如何使用言犀智能体平台 注册与登录：用户需要访问京东云言犀智能体平台的官方网站，注册账号并登录（yanxi.jd）。 选择智能体模板：平台提供了多种行业解决方案模板，用户可以根据自己的业务需求选择合适的模板作为起点。 配置智能体：用户可以对选定的智能体模板进行配置，包括但不限于设置智能体的名称、功能、交互逻辑等。 接入大模型：根据业务需求，用户可以在平台中选择和接入不同的大模型，如言犀大模型、GPT等。 知识库接入：使用Advance RAG技术，用户可以简单配置实现结构化和非结构化数据的接入，增强智能体的知识库。 算法库和工具库应用：用户可以在智能体中运用平台提供的算法和工具能力，如数据分析、NL2SQL等。 工作流编排：通过工作流对智能体的插件和大模型能力进行编排组合，指导智能体按照既定思路行动。 智能数据分析：利用平台的数据分析能力，用户可以通过自然语言查询和分析业务数据。 测试与优化：在智能体搭建完成后，用户需要进行测试，根据测试结果对智能体进行优化和调整。 部署与应用：测试无误后，用户可以将智能体部署到实际业务场景中，开始使用智能体处理业务问题。
大语言模型（LLM）正在成为一种变革性技术，使开发人员能够构建以前无法构建的应用程序。但是，单独使用这些LLM通常不足以创建一个真正强大的应用程序——当你可以将它们与其他计算或知识来源相结合时，便可能实现其真正的能力。 LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，允许开发人员将语言模型连接到其他数据源并与其环境相交互。LangChain旨在帮助开发者在以下六个主要领域，按照复杂性递增的顺序： 📃 LLMs and Prompts: 这包括提示管理、提示优化、适用于所有 LLM 的通用界面以及用于处理 LLM 的通用实用程序。 🔗 Chains: 链不仅仅是单个 LLM 调用，而是调用序列（无论是对 LLM 还是对不同的实用程序）。 LangChain 为链提供标准接口、与其他工具的大量集成以及用于常见应用程序的端到端链。 📚 Data Augmented Generation: 数据增强生成涉及特定类型的链，这些链首先与外部数据源交互以获取数据以用于生成步骤。 这方面的例子包括对长文本的总结和对特定数据源的问答。 🤖 Agents: 代理涉及 LLM 做出关于采取哪些行动的决定，采取该行动，看到一个观察，并重复直到完成。LangChain 为代理提供了一个标准接口，可供选择的代理选择，以及端到端代理的示例。 🧠 Memory: 内存是链/代理调用之间持久状态的概念。 LangChain 提供了内存的标准接口、内存实现的集合以及使用内存的链/代理的示例。 🧐 Evaluation: [BETA] 众所周知，生成模型很难用传统指标进行评估。 评估它们的一种新方法是使用语言模型本身进行评估，LangChain 提供了一些提示/链来协助这一点。
