Описание
Fastino Labs функционирует как лаборатория прикладных исследований, посвященная созданию моделей языка и принятия решений с открытыми весами, а также инструментов, адаптированных для производственных ИИ-сред. Компания сосредоточена на продвижении возможностей агентного ИИ через свои инновационные семейства моделей, в частности GLiNER для извлечения и классификации, и GLiDE для сложных задач принятия решений.
Читать далее
Их продуктовые предложения структурированы вокруг трех основных столпов: Модели, API для обучения и автономный агент обучения. Пользователи могут исследовать разнообразный каталог индивидуализированных языковых, классификационных, извлекающих и решающих моделей, разработанных Fastino Labs. Эти модели доступны для загрузки в виде весов или могут быть использованы для вывода через их хостируемый API, обеспечивая гибкость для различных сценариев развертывания. Модели принятия решений GLiDE, варьирующиеся от 0.4B до 27B параметров, выделяются своей производительностью, при этом GLiDE занимает 1-е место в Индексе решений Hugging Face.
API для обучения позволяет пользователям использовать свои собственные данные и SFT/RL циклы для обучения открытых моделей на управляемой инфраструктуре Fastino, стремясь к снижению затрат по сравнению с альтернативными решениями. Для корпоративных клиентов доступно агентное решение после обучения, предлагающее расширенные возможности. Платформа поддерживает как обучение моделей кодировщика (GLiNER), так и декодера (LLM), с вариантами управляемых, интерактивных и автономных рабочих процессов обучения. Функция Auto Train делегирует подготовку данных, обучение, оценку и выбор модели автономному агенту Fastino, упрощая процесс разработки модели.
Fastino Labs подчеркивает важность моделей с открытыми весами, способствуя вовлечению сообщества и широкому принятию, что подтверждается более чем 55 миллионами загрузок моделей на Hugging Face и более 6.7K звезд на GitHub. Их модели предназначены для различных приложений, включая извлечение, классификацию, принятие решений и рассуждения. Платформа предоставляет обширную документацию и руководства по быстрому старту, чтобы помочь пользователям интегрировать свои модели и API, от настройки ключей API до выполнения вызовов вывода и создания заданий на обучение. Fastino Inc. привержена безопасности данных, конфиденциальности и ответственному использованию ИИ, с постоянными усилиями по получению сертификатов SOC 2 Type I/II и ISO 27001.
- КатегорияИИ-модели и LLM
- Модель ценообразованияЧерез отдел продаж
- РазвёртываниеОблако
- ПлатформыВеб
Основные функции Fastino Labs
Модели языка с открытыми весами
Модели извлечения и классификации GLiNER
Модели принятия решений GLiDE (от 0.4B до 27B параметров)
Хостируемый API для вывода моделей
Настраиваемый API для обучения
Управляемый рабочий процесс обучения кодировщика
Интерактивный рабочий процесс обучения декодера
Автономный агент обучения (Auto Train)
Индивидуальная разработка моделей
Поддержка SFT/RL циклов
Инфраструктура для производственного ИИ
Многоязычные возможности извлечения
Структурированные выборы и оценки уверенности для решений
Управление ключами API
Обширная документация
Как использовать Fastino Labs?
Создать аккаунт: Зарегистрируйтесь для получения аккаунта Fastino, чтобы начать.
Получить ключ API: Извлеките свой ключ API из раздела настроек.
Выполнить вывод: Используйте cURL, Python или JavaScript, чтобы сделать свой первый вызов API для вывода модели.
Определить схему (для GLiNER): Для задач извлечения определите схему с сущностями, классификациями, структурами или отношениями.
Создать задание на обучение: Инициируйте задание на обучение декодера, отправив набор данных и конфигурацию в API для обучения.
Мониторинг обучения: Отслеживайте жизненный цикл ваших заданий на обучение, от запрашиваемых до завершенных или развернутых.
Изучить демонстрации: Используйте библиотеку демонстраций, чтобы увидеть практические приложения и примеры.
Интегрировать модели: Включите модели Fastino в свои приложения для различных рабочих процессов ИИ.
Варианты использования Fastino Labs
- Индивидуальная разработка моделей
- Структурированное извлечение данных
- Классификация текста
- Сложное принятие решений
- Автоматизированные рабочие процессы обучения
- Навигация роботов
- Анализ живого контента
- Корпоративные ИИ решения
- Финансовый и медицинский ИИ
- Вывод на основе API
