Ich habe immer gedacht, dass das Training von KI-Modellen für normale Leute unerreichbar ist.
Man muss sich mit Datenverarbeitung, Parametern, Deployment auskennen und auch eine technische Umgebung haben. Viele erfahrene Leute in der Branche wissen genau, wo die Probleme liegen, aber es ist schwer, wirklich am Aufbau von Modellen teilzunehmen.
Deshalb schaue ich mir das ModelFactory von @OpenLedger an und achte darauf, welche Hürden es senkt.
Laut den offiziellen Informationen ist ModelFactory eine GUI-only Plattform zur Feinabstimmung von Modellen, wo Nutzer Modelle auswählen, Konfigurationen anpassen, den Trainingsprozess verfolgen und die Ergebnisse für Tests oder API-Integrationen nutzen können.
Wenn sich dieser Ansatz durchsetzt, werden die Teilnehmer an professionellen Modellen nicht nur Ingenieure sein. Leute mit Fachwissen in Finanzen, Medizin, Recht und Risikomanagement könnten ebenfalls ihre spezifischen Daten und Szenarien in das Modelltraining einbringen.
Deshalb wird die Verwendung von $OPEN in der Registrierung, dem Training, dem Deployment und den Inferenzaufrufen auch leichter verständlich sein.
@OpenLedger $OPEN #OpenLedger
Man muss sich mit Datenverarbeitung, Parametern, Deployment auskennen und auch eine technische Umgebung haben. Viele erfahrene Leute in der Branche wissen genau, wo die Probleme liegen, aber es ist schwer, wirklich am Aufbau von Modellen teilzunehmen.
Deshalb schaue ich mir das ModelFactory von @OpenLedger an und achte darauf, welche Hürden es senkt.
Laut den offiziellen Informationen ist ModelFactory eine GUI-only Plattform zur Feinabstimmung von Modellen, wo Nutzer Modelle auswählen, Konfigurationen anpassen, den Trainingsprozess verfolgen und die Ergebnisse für Tests oder API-Integrationen nutzen können.
Wenn sich dieser Ansatz durchsetzt, werden die Teilnehmer an professionellen Modellen nicht nur Ingenieure sein. Leute mit Fachwissen in Finanzen, Medizin, Recht und Risikomanagement könnten ebenfalls ihre spezifischen Daten und Szenarien in das Modelltraining einbringen.
Deshalb wird die Verwendung von $OPEN in der Registrierung, dem Training, dem Deployment und den Inferenzaufrufen auch leichter verständlich sein.
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