Explorar skills

Instâncias de GPU em nuvem reservadas e sob demanda para treinamento e inferência de ML. Use quando precisar de instâncias de GPU dedicadas com acesso SSH simples, sistemas de arquivos persistentes ou clusters multi-nó de alto desempenho para treinamento em larga escala.

Fornece orientação para o pós-treinamento de LLMs com RL usando slime, um framework Megatron+SGLang. Utilize ao treinar modelos GLM, implementar fluxos de trabalho personalizados de geração de dados ou precisar de integração estreita com Megatron-LM para escalonamento de RL.

Orientação especializada para ajuste fino rápido com Unsloth, proporcionando treinamento 2-5x mais rápido, 50-80% menos memória e otimização LoRA/QLoRA.

O modelo de reconhecimento de fala de propósito geral da OpenAI suporta 99 idiomas, oferecendo transcrição, tradução para o inglês e identificação de idioma. É ideal para ASR robusto e multilíngue, disponível em seis tamanhos de modelo.

Modelo de base para segmentação de imagens com transferência zero-shot. Use quando precisar segmentar qualquer objeto em imagens usando pontos, caixas ou máscaras como prompts, ou gerar automaticamente todas as máscaras de objetos em uma imagem.

Plataforma de observabilidade de IA de código aberto para rastreamento, avaliação e monitoramento de LLMs. Utilize ao depurar aplicações LLM com rastreamentos detalhados, executar avaliações em conjuntos de dados ou monitorar sistemas de IA em produção com insights em tempo real.

Plataforma de nuvem GPU serverless para executar cargas de trabalho de ML. Use quando precisar de acesso GPU sob demanda sem gerenciamento de infraestrutura, implantar modelos de ML como APIs ou executar trabalhos em lote com escalonamento automático.

Geração e serviço estruturados rápidos para LLMs, utilizando cache de prefixo RadixAttention. Ideal para saídas JSON/regex, decodificação restrita e fluxos de trabalho de agentes, oferece inferência 5x mais rápida que vLLM com compartilhamento de prefixo, sendo utilizado em mais de 300.000 GPUs em empresas como xAI, AMD, NVIDIA e LinkedIn.

Otimização Simples de Preferência para alinhamento de LLMs. É uma alternativa sem referência ao DPO, com melhor desempenho (+6,4 pontos no AlpacaEval 2.0) e treinamento mais eficiente, simples e rápido que DPO/PPO.

Gera prompts otimizados para ferramentas de IA. Ativa-se apenas quando o usuário pede explicitamente para escrever, corrigir, melhorar ou adaptar um prompt para uma ferramenta de IA específica (ex: LLM, Midjourney), e não para tarefas gerais.

Detect, validate, and generate Schema.org structured data. JSON-LD format preferred. Use when user says "schema", "structured data", "rich results", "JSON-LD", or "markup".

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