Airtrain.ai

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Introdução:
No-code LLM playground to compare quality, performance, and cost across multiple models
Adicionado em:
Mar 10 2024
Visitantes mensais:
9.0K
Social e e-mail:
Airtrain.ai Informações do produto

O que é Airtrain.ai?

Vibe-check many open-source and proprietary LLMs at once

Como usar Airtrain.ai?

Airtrain is a no-code compute platform for LLM evaluation and fine-tuning workloads. It allows users to vibe-check and compare a wide selection of open-source and proprietary LLMs, such as Claude, Gemini, Mistral AI models, Open AI models, Llama 2, Phi-2, etc.

Principais recursos da Airtrain.ai

Fine-tuning open-source models on your own data

Cutting AI costs by up to 90%

No-code, in the cloud, or in your infrastructure

Streamline Model Evaluation

AI Scoring

JSON Compliance

Standalone Metrics

Casos de uso da Airtrain.ai

#1

Replace costly APIs with cheap custom AI models

#2

Customize foundational models on your private data to adapt them to your particular use case

Perguntas frequentes de Airtrain.ai

What is Airtrain.ai?

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Análise de Airtrain.ai

Airtrain.ai Análise de tráfego do site

Tráfego mais recente do website

Visitas mensais
9.0K
Duração média da visita
00:01:32
Páginas por visita
2.05
Taxa de salto
50.55%
Dec 2023 - Jan 2025 Todo o tráfego do website

Tráfego geográfico

Top 5 Regiões

United States
38.37%
India
28.28%
France
26.10%
Germany
2.65%
Israel
2.23%
Dec 2023 - Jan 2025 Apenas dispositivos de secretária

Fontes de tráfego do website

Direto
43.55%
Pesquisa orgânica
38.70%
Social
8.55%
Pesquisa paga
8.02%
Display Ads
1.08%
E-mail
0.10%
Dec 2023 - Jan 2025 Apenas dispositivos globais de secretária

Principais palavras-chave

Palavra-chave
Tráfego
Custo por clique
airtrained .ai
--
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--
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--

Escuta de mídias sociais

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Tiktok

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Airtrain.ai Iniciar incorporações

Use os emblemas do site para obter o apoio de sua comunidade para o lançamento do Toolify. Eles são fáceis de incorporar em sua página inicial ou rodapé.

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Airtrain.ai: No-code LLM playground to compare quality, performance, and cost across multiple models
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