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Fastino Labs

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Fastino Labsは、製造AI向けのオープンウェイト言語および意思決定モデルを専門とする応用研究所です。GLiNERやGLiDEを含むモデルのスイートを提供し、構成可能なトレーニングAPIと自律的なファインチューニングエージェントを備えています。彼らのソリューションは、管理されたインフラストラクチャ上でのカスタマイズされたモデル開発、推論、トレーニングを可能にし、さまざまなAIワークフローに対応します。

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Fastino Labs のスクリーンショット
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Fastino Labsは、オープンウェイト言語および意思決定モデルの構築、ならびに製造AI環境向けに特化したツールの開発に専念する応用研究所として運営されています。会社は、特に抽出と分類のためのGLiNERや、複雑な意思決定タスクのためのGLiDEなど、エージェントAIの能力を向上させることに焦点を当てています。

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彼らの製品は、モデル、トレーニングAPI、自律的なトレーニングエージェントという3つのコアピラーに基づいて構成されています。ユーザーは、Fastino Labsが開発したカスタマイズされた言語、分類、抽出、意思決定モデルの多様なカタログを探索できます。これらのモデルは、ウェイトとしてダウンロード可能であるか、ホストされたAPIを介して推論にアクセスすることができ、さまざまなデプロイメントシナリオに柔軟性を提供します。GLiDEの意思決定モデルは、0.4Bから27Bのパラメータを持ち、そのパフォーマンスが際立っており、GLiDEはHugging Faceの意思決定インデックスで第1位にランクされています。

トレーニングAPIは、ユーザーが自分のデータとSFT/RLループを持ち込み、Fastinoの管理されたインフラストラクチャ上でオープンモデルをトレーニングすることを可能にし、代替ソリューションと比較してコスト効率を目指しています。企業クライアント向けには、エージェント的なポストトレーニングソリューションが提供され、高度な機能を提供します。このプラットフォームは、エンコーダ(GLiNER)およびデコーダ(LLM)モデルのトレーニングをサポートし、管理された、インタラクティブな、自律的なトレーニングワークフローのオプションがあります。Auto Train機能は、データ準備、トレーニング、評価、モデル選択をFastinoの自律エージェントに委任し、モデル開発プロセスを効率化します。

Fastino Labsはオープンウェイトモデルを強調し、コミュニティの関与と広範な採用を促進しています。これは、Hugging Faceでの5500万以上のモデルダウンロードや6700以上のGitHubスターによって証明されています。彼らのモデルは、抽出、分類、意思決定、推論など、さまざまなアプリケーション向けに設計されています。プラットフォームは、APIキーの設定から推論呼び出しの実行、トレーニングジョブの作成まで、ユーザーがモデルとAPIを統合するのを助けるための包括的なドキュメントとクイックスタートガイドを提供します。Fastino Inc.は、データのセキュリティ、プライバシー、責任あるAIの使用にコミットしており、SOC 2 Type I/IIおよびISO 27001の認証に向けた継続的な努力を行っています。

  • カテゴリーAIモデルとLLM
  • 料金モデル営業に問い合わせ
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームWeb

  • オープンウェイト言語モデル

  • GLiNER抽出および分類モデル

  • GLiDE意思決定モデル(0.4Bから27Bパラメータ)

  • モデル推論のためのホストAPI

  • 構成可能なトレーニングAPI

  • 管理されたエンコーダートレーニングワークフロー

  • インタラクティブなデコーダートレーニングワークフロー

  • 自律的トレーニングエージェント(Auto Train)

  • カスタマイズされたモデル開発

  • SFT/RLループのサポート

  • 製造AIのためのインフラストラクチャ

  • 多言語抽出機能

  • 意思決定のための構造化された選択肢と信頼度スコア

  • APIキー管理

  • 包括的なドキュメント

  1. アカウント作成: Fastinoアカウントにサインアップして開始します。

  2. APIキー取得: 設定セクションからAPIキーを取得します。

  3. 推論実行: cURL、Python、またはJavaScriptを使用して最初のAPI呼び出しを行い、モデル推論を実行します。

  4. スキーマ定義(GLiNER用): 抽出タスクのために、エンティティ、分類、構造、または関係を含むスキーマを定義します。

  5. トレーニングジョブ作成: データセットと設定をトレーニングAPIに送信してデコーダートレーニングジョブを開始します。

  6. トレーニング監視: リクエストから完了またはデプロイまで、トレーニングジョブのライフサイクルを追跡します。

  7. デモを探索: デモライブラリを利用して実用的なアプリケーションや例を確認します。

  8. モデル統合: FastinoのモデルをさまざまなAIワークフロー向けにアプリケーションに組み込みます。

  • カスタムモデル開発
  • 構造化データ抽出
  • テキスト分類
  • 複雑な意思決定
  • 自動トレーニングワークフロー
  • ロボティクスナビゲーション
  • ライブコンテンツ分析
  • エンタープライズAIソリューション
  • 金融およびヘルスケアAI
  • API駆動の推論

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