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Datenverarbeitungs-Workflows
Verteiltes Training von maschinellen Lernmodellen
Umfassende Datenanalyse-Aufgaben
Anwendungen in der Bioinformatik
Hoch skalierbar und flexibel
Vereinfacht komplexe Datenarbeitsabläufe
Ermöglicht unabhängige Arbeit für Praktiker
Unendlich skalierbare Orchestrierung
Nahtlose Integration von ML und Datenanalyse
Schnelle Experimentiermöglichkeiten
Dynamische Ressourcenallokation
End-to-End-Datenherkunftsverfolgung
Zusammenfassen von Text und Generieren von Embeddings
Automatisierung von E-Mail-Workflows mit SQL und LLMs
Optimierung von Antworten mit Retrieval-Augmented Generation
Integration verschiedener Datenquellen in eine einzige API
Kein Bedarf für Infrastrukturmanagement
Schnelle Integration von KI-Modellen
Skalierbare und flexible Architektur
Serverless Architektur
Dynamischer API-Builder
Echtzeit-Leistungsüberwachung
Integration mit Cloud-Datenlagern
Unterstützung für komplexe Modellverkettungen