新SiliconFlow

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SiliconFlow是什么 SiliconFlow(硅基流动)是生成式AI计算基础设施平台。SiliconFlow提供包括SiliconLLM大模型推理引擎、OneDiff高性能文生图/视频加速库,及SiliconCloud模型云服务平台等产品,降低AI模型部署和推理成本,提升用户体验。SiliconFlow提供快速高效的GenAI推理...

收录时间:
2024-12-26
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新SiliconFlow

SiliconFlow是什么

SiliconFlow(硅基流动)是生成式AI计算基础设施平台。SiliconFlow提供包括SiliconLLM大模型推理引擎、OneDiff高性能文生图/视频加速库,及SiliconCloud模型云服务平台等产品,降低AI模型部署和推理成本,提升用户体验。SiliconFlow提供快速高效的GenAI推理软件栈,提高应用开发效率并降低成本。SiliconFlow以顶尖的AI Infra技术能力,助力企业和开发者快速实现AI应用开发,推动AI技术的商业化和产业创新。

新SiliconFlow
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SiliconFlow的主要功能

  • GenAI推理软件栈:提供快速高效的软件栈,开发和部署生成式人工智能应用,降低开发和使用成本。
  • LLM推理能力:提供低时延、高吞吐的大语言模型推理服务,支持复杂的自然语言处理任务。
  • 快速图像生成能力:提供行业验证的快速图像生成能力,支持文生图和图生图等多种图像生成模型。
  • 云服务:提供易于上手的GenAI云服务,用户能快速开始使用AI服务而无需复杂的设置。
  • 模型集成:集成多种开源大语言模型和图片生成模型,用户能根据需要选择和切换不同的模型。
  • API工厂:提供API接口,方便自定义和调用第三方API,实现个性化的AI应用开发。

如何使用SiliconFlow

  • 访问官方网站:访问SiliconFlow的官方网站。
  • 注册账户:按照提示完成注册和登录。
  • 了解服务和文档:浏览网站提供的服务介绍和文档,了解不同模型的功能和使用场景。
  • 选择模型:根据应用需求,选择合适的AI模型,如DeepSeek V2.5模型。
  • 获取API接口:获取API接口信息,包括API的URL、请求方法、参数等。
  • 集成API:将API集成到应用中。编写代码,发送请求到SiliconFlow的服务器,并处理返回的数据。
  • 开发和测试:在本地环境中开发应用,并进行测试。
  • 部署应用:将经过测试的应用部署到服务器或云平台。

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Leap

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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)
MLX

MLX

MLX是由苹果的机器学习研究团队推出的用于机器学习的阵列框架,该开源框架专为 Apple Silicon 芯片而设计优化,从NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架中吸取灵感,提供简单友好的使用方法,帮助开发人员在苹果M系列芯片上有效地开发、训练和部署模型。 MLX的主要功能 熟悉的 API:MLX 有一个紧随 NumPy 的 Python API。MLX 还拥有功能齐全的 C++ API,与 Python API 非常相似。 可组合的函数转换:MLX 支持用于自动微分、自动向量化和计算图优化的可组合函数转换。 惰性计算:MLX 中的计算是惰性计算,数组仅在需要时才会具体化。 动态图构建:MLX 中的计算图是动态构建的。更改函数参数的形状不会触发缓慢的编译,并且调试简单直观。 多设备:可以在任何支持的设备(CPU 和 GPU)上运行。 统一内存:MLX 和其他框架的主要区别在于统一内存模型,阵列共享内存。MLX 上的操作可以在任何支持的设备类型上运行,无需移动数据。
DL4J

DL4J

Deeplearning4j是为数不多的以Java虚拟机(JVM)为目标,以Java原生编写的机器学习框架之一。该框架由位于旧金山的一组机器学习开发人员开发,并由初创公司Skymind提供商业支持。Deeplearning4j于2017年10月捐赠给了Eclipse基金会。该库与Clojure和Scala兼容。 对于集群和分布式训练,Deeplearning4j与Apache Spark和Apache Hadoop集成。它还与NVIDIA CUDA运行时集成,可在多个GPU之间执行GPU操作和分布式训练。 Deeplearning4j包括一个使用ND4J的n维数组类,该类允许在Java和Scala中进行科学计算,与NumPy提供给Python的函数类似。它可以有效地用作执行线性代数和矩阵操作的库,用于训练和推理。 Deeplearning4j可以用于训练模型,这些模型可以执行图像分类、对象检测、图像分割、自然语言处理和时间序列预测。

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