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立即入驻近年来,随着人工智能技术的不断发展,文本大模型训练逐渐成为了许多领域的研究热点。在这个领域中,Modihand作为一款颇具创新性的文本大模型训练微调在线平台,为用户提供了全新的训练方式和便捷的操作界面。
只需要上传你的 json 数据集,然后在网页点几下,就可以训练属于你的文本大模型,支持多个开源大模型作为基底,可以完整下载训练完的模型权重,自己部署,断网离线使用。
一、功能特征:
- 多款模型:Modihand内置了市面上大多数的开源模型,如llama、chatglm、bloom等。用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行训练。
- 多种训练方式:Modihand支持多种微调训练方式,包括Lora、Ptuning、Freeze等,以满足用户对模型效果的不同需求。
- 高性价比:得益于Modihand的底层优化,用户可以以最低10元的价格训练一个属于自己的文本模型,享受高性价比的训练服务。
- 独立部署:用户在Modihand训练的所有模型均可完整下载,并支持独立部署到自己的机器上。这意味着用户可以在断网状态下运行模型,保证数据的安全性和隐私性。
- 推理API支持:训练完毕的模型可以由Modihand托管,并通过提供的API进行调用,从而更快地验证模型的效果。
二、操作指南:
- 注册/登录:访问Modihand官方网站,用户可以进行注册或登录操作,无需专业知识即可开始训练模型。
- 数据准备:用户需要准备好训练数据,根据自己的需求选择合适的数据集,并按照平台提供的指引进行数据准备工作。
- 模型选择:在Modihand平台上,用户可以根据自己的需求选择适合的基础模型,以及训练方式和超参数设置。
- 开始训练:完成数据准备和模型选择后,用户可以点击开始训练按钮,Modihand将自动进行模型训练,并提供训练进度和结果的展示。
三、产品定价:
Modihand采用按需付费的商业模式,用户只需支付相应的训练费用即可使用平台提供的服务。平台通过提供高性价比的训练方案和便捷的操作界面,吸引用户进行模型训练和微调。同时,Modihand还提供独立部署和推理API支持等增值服务,为用户提供更多选择和便利。
作为一个在线平台,Modihand通过优化底层算法和资源配置,提供高效的训练服务。用户可以通过网页操作完成模型训练的全部过程,无需专业知识和复杂的配置,降低了使用门槛。同时,Modihand支持用户在训练完成后将模型下载并独立部署到自己的机器上,实现断网运行,保证数据的安全性。
总结:
Modihand作为一款创新的文本大模型训练微调在线平台,以其简单易用的操作界面、多种训练方式和高性价比的特点吸引了众多用户。用户无需专业知识,只需准备好训练数据,即可在平台上选择模型、设置训练方式,并通过开始训练按钮启动训练过程。
同时,Modihand的独立部署和推理API支持等功能为用户提供了更多选择和便利。用户可以更好地利用该平台进行文本大模型训练,实现个性化的模型定制和应用。
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