H2O.ai vs Civitai

H2O es un software de código abierto para el análisis de datos, producido por la compañía H2O.AI. H2O permite a los usuarios adaptarse a miles de modelos potenciales como parte del descubrimiento de patrones en los datos. Fue nombrado un alto desempeño en la onda Forrester: análisis predictivo multimodal y soluciones de aprendizaje automático, tercer trimestre 2020.

H2OGPT, una IA generativa verdaderamente abierta, que brinda a organizaciones como la suya el poder de crear sus propios modelos de idiomas grandes mientras mantiene su integridad de datos.

H2O LLM Studio, un marco y una GUI sin código diseñada para ajustar modelos de idiomas grandes de última generación.

Hacer modelos de IA utilizados para llevar a los científicos de datos meses o incluso años, pero con la nube de IA H2O, cualquier analista de datos individual, desarrollador o científico de datos puede hacer modelos y aplicaciones de IA de clase mundial en cuestión de minutos, colocando rápidamente la IA en la IA en el manos de usuarios comerciales.

Nuestra plataforma de IA de vanguardia permite a organizaciones como la suya resolver rápidamente los problemas comerciales con IA para prácticamente cualquier caso de uso, no solo transformar su organización, sino también sus clientes, comunidades y el mundo.

Civitai es una plataforma que facilita a las personas compartir y descubrir recursos para crear arte de IA. Nuestros usuarios pueden cargar y compartir modelos personalizados que han entrenado utilizando sus propios datos, o explorar y descargar modelos creados por otros usuarios. Estos modelos se pueden usar con software AI Art para generar obras de arte únicas.

Genial, ¿qué es un "modelo"? En pocas palabras, un "modelo" se refiere a un algoritmo de aprendizaje automático o un conjunto de algoritmos que han sido entrenados para generar arte o medios en un estilo particular. Esto puede incluir imágenes, música, video u otros tipos de medios.

Para crear un modelo para generar arte, un conjunto de datos de ejemplos en el estilo deseado se recopila primero y se utiliza para entrenar el modelo. El modelo puede generar un nuevo arte mediante patrones de aprendizaje y características de los ejemplos en los que fue entrenado. El arte resultante no es una copia exacta de ninguno de los ejemplos en el conjunto de datos de capacitación, sino más bien una nueva obra de arte que está influenciada por el estilo de los ejemplos de capacitación.

Los modelos pueden ser entrenados para generar una amplia gama de estilos, desde imágenes fotorrealistas hasta patrones abstractos, y se pueden usar para crear arte que sea difícil o que consuma mucho tiempo para que los humanos produzcan manualmente.