| 定價(jià)頁(yè) | 點(diǎn)此進(jìn)入 |
| 免費(fèi)方式 | N/A |
| 定價(jià)方式 | 商務(wù)咨詢 |
| 采購(gòu)渠道 | 官網(wǎng) |
| API適用國(guó)家/地區(qū) | 瑞典 |
| 支持語(yǔ)言 | N/A |
rerun API 服務(wù)商
評(píng)分 43/100
5
評(píng)分 43/100
5
快速導(dǎo)航
rerun是什么公司
更多Rerun是一個(gè)開源的多模態(tài)數(shù)據(jù)堆棧，專注于空間和具身人工智能的日志處理和可視化。它提供了管理基礎(chǔ)設(shè)施，以規(guī)模化地?cái)z取、存儲(chǔ)、分析和流式傳輸數(shù)據(jù)，并內(nèi)置了視覺調(diào)試功能。Rerun易于使用，支持快速靈活的可視化，幫助用戶快速啟動(dòng)和運(yùn)行。
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| 公司名稱 | rerun | 公司簡(jiǎn)稱 | rerun |
| 公司分類 | AI技術(shù) 、 AI大模型 、 AI+ | 主營(yíng)產(chǎn)品 | N/A |
| 成立時(shí)間 | 2022年成立 | 總部地址 | N/A |
| 網(wǎng)站排名 | 1.2M | 月用戶量 | 7.6K |
| 國(guó)家/地區(qū) | 瑞典 | 收錄時(shí)間 | 2024.11.13 |
rerun的API接口（產(chǎn)品與功能）
API產(chǎn)品信息
Rerun是一個(gè)數(shù)據(jù)可視化和分析工具，允許用戶從不同的編程語(yǔ)言如C++、Python和Rust流式傳輸數(shù)據(jù)，并提供數(shù)據(jù)查看和導(dǎo)出功能。
核心功能
| 功能模塊 | 服務(wù)詳情 |
|---|---|
| 數(shù)據(jù)流式傳輸 | 支持從C++、Python和Rust流式傳輸數(shù)據(jù)。 |
| 數(shù)據(jù)查看 | 提供數(shù)據(jù)幀視圖來(lái)探索記錄的數(shù)據(jù)。 |
| 數(shù)據(jù)導(dǎo)出 | 允許導(dǎo)出數(shù)據(jù)幀，并分析數(shù)據(jù)后發(fā)送結(jié)果。 |
| 查看器導(dǎo)航 | 用戶可以導(dǎo)航查看器，查看不同數(shù)據(jù)和配置。 |
| 查看器配置 | 支持通過(guò)代碼或交互式方式配置查看器。 |
使用場(chǎng)景
- 開發(fā)調(diào)試：Rerun可用于開發(fā)過(guò)程中的數(shù)據(jù)記錄和回放，幫助開發(fā)者調(diào)試程序。
- 數(shù)據(jù)分析：用戶可以利用Rerun分析記錄的數(shù)據(jù)，提取有價(jià)值的信息。
- 多進(jìn)程共享：Rerun支持在多個(gè)進(jìn)程之間共享錄制的數(shù)據(jù)，適用于分布式系統(tǒng)。
- 嵌入式應(yīng)用：Rerun可以嵌入到Jupyter筆記本中，方便數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
rerun API的價(jià)格（API免費(fèi)方式與收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)）
在選擇API服務(wù)商時(shí)，綜合評(píng)估以下維度，選擇最適合自己需求的API服務(wù)商，確保技術(shù)兼容性和成本效益。
rerun API Key怎么獲取（API調(diào)用與對(duì)接教程）
暫無(wú)使用與對(duì)接教程
rerun的最佳替代品（競(jìng)品對(duì)比） （更多）
67%相似度
美國(guó)Abacus.AI
評(píng)分 51
6
Abacus.AI 是全球首個(gè)AI輔助的端到端數(shù)據(jù)科學(xué)和MLOps平臺(tái)，提供先進(jìn)的生成式AI技術(shù)，為個(gè)人、小團(tuán)隊(duì)和企業(yè)提供包括ChatLLM、AI Agents、預(yù)測(cè)建模、異常檢測(cè)、視覺AI等在內(nèi)的全方位解決方案，助力企業(yè)構(gòu)建企業(yè)級(jí)應(yīng)用AI系統(tǒng)和代理，驅(qū)動(dòng)ROI增長(zhǎng)。
66%相似度
美國(guó)Hugging Face
評(píng)分 65
45
Hugging Face 是一個(gè)人工智能社區(qū)，致力于構(gòu)建未來(lái)。它提供機(jī)器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)集、應(yīng)用的托管和協(xié)作平臺(tái)，支持文本、圖像、視頻、音頻等多種模態(tài)。Hugging Face 還提供開源工具和庫(kù)，如Transformers、Diffusers等，助力開發(fā)者加速機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的開發(fā)。
66%相似度
日本Meta Llama
評(píng)分 56
16
Llama 3.2是一個(gè)開源的人工智能模型家族，提供1B、3B、11B和90B等多種版本，支持文本和圖像處理。它以其輕量級(jí)、多模態(tài)特性和高性能而領(lǐng)先，適用于移動(dòng)設(shè)備和邊緣部署。Llama Stack為開發(fā)者提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的開發(fā)體驗(yàn)，支持多種編程語(yǔ)言，并允許在多種環(huán)境下部署。Llama模型已在Hugging Face上下載超過(guò)3.5億次，成為領(lǐng)先的開源模型家族。
66%相似度
美國(guó)Velvet
評(píng)分 36
0
Velvet 是一個(gè)為工程師設(shè)計(jì)的人工智能（AI）網(wǎng)關(guān)，專注于在生產(chǎn)環(huán)境中使用大型語(yǔ)言模型（LLM）。它通過(guò)將請(qǐng)求存儲(chǔ)到您控制的數(shù)據(jù)庫(kù)中，幫助您分析、評(píng)估和監(jiān)控AI功能。Velvet 提供了數(shù)據(jù)互操作性、細(xì)粒度分析、智能緩存、實(shí)驗(yàn)運(yùn)行、持續(xù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)集生成等功能，以優(yōu)化成本、提高效率并支持模型的微調(diào)。
