Hugging Face đã xây dựng một hệ sinh thái ấn tượng cho các nhà phát triển ML, từ kho mô hình khổng lồ đến các công cụ triển khai mượt mà.
Nhưng đôi khi dự án của bạn cần một giải pháp khác biệt. Có thể bạn cần hạ tầng chuyên dụng, bảo mật cấp doanh nghiệp hoặc các quy trình làm việc tùy chỉnh mà các giải pháp thay thế Hugging Face khác xử lý tốt hơn.
Dù bạn đang xây dựng chatbot, tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hay vận hành các đường ống xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) khiến nhà khoa học dữ liệu của bạn phải khóc vì vui sướng, có rất nhiều nền tảng sẵn sàng đáp ứng mọi nhu cầu AI của bạn.
Trong bài viết này, chúng tôi đã tổng hợp các lựa chọn thay thế hàng đầu cho Hugging Face, từ các API đám mây mạnh mẽ đến các bộ công cụ nguồn mở và nền tảng quy trình làm việc AI toàn diện.
Các lựa chọn thay thế hàng đầu cho Hugging Face trong nháy mắt
Dưới đây là so sánh các lựa chọn thay thế hàng đầu cho Hugging Face. 📄
| Công cụ | Tốt nhất cho | Tính năng nổi bật | Giá cả* |
| ClickUp | Đưa AI trực tiếp vào quản lý công việc hàng ngày của bạn—từ công việc, tài liệu đến tự động hóaKích thước đội ngũ: Phù hợp cho cá nhân, startup và doanh nghiệp | Trợ lý ghi chú AI, Trợ lý tự động, Brain MAX, Tìm kiếm AI doanh nghiệp, tạo hình ảnh trên Bảng trắng, truy cập Claude/ChatGPT/Gemini, tự động hóa qua ngôn ngữ tự nhiên | Miễn phí vĩnh viễn, tùy chỉnh có sẵn cho doanh nghiệp |
| OpenAI | Xây dựng với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến và API cho văn bản, hình ảnh và nhúng Kích thước nhóm: Phù hợp cho các nhà phát triển AI và startup đang phát triển với LLM | Điều chỉnh mô hình, xử lý PDF/hình ảnh, phân tích tệp tin ngữ nghĩa, bảng điều khiển chi phí, lời nhắc về nhiệt độ/hệ thống | Dựa trên cách sử dụng |
| Anthropic Claude | Tạo ra các cuộc hội thoại giàu ngữ cảnh, an toàn hơn và các phản hồi LLM có suy nghĩKích thước nhóm: Phù hợp cho các nhóm cần tính an toàn, ngữ cảnh dài và lý luận đạo đức | Tìm kiếm web thời gian thực, tạo đầu ra có cấu trúc (JSON/XML), bộ nhớ có ngữ cảnh cao, hỗ trợ toán học/thống kê | Dựa trên cách sử dụng |
| Cohere | Thiết kế các giải pháp NLP đa ngôn ngữ và bảo mật ở quy mô doanh nghiệpKích thước đội ngũ: Phù hợp cho các nhóm tuân thủ quy định có nhu cầu NLP đa ngôn ngữ | Tinh chỉnh trên dữ liệu riêng tư, hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ, bảng điều khiển phân tích, suy luận có khả năng mở rộng, tích hợp SSO/SAML/RBAC | Bắt đầu từ $0.0375/1 triệu token (lệnh R7B); giá tùy chỉnh |
| Sao chép | Khám phá và chạy các mô hình nguồn mở mà không cần lo lắng về thiết lập hoặc máy chủKích thước nhóm: Phù hợp cho các nhà phát triển thử nghiệm mô hình AI hoặc xây dựng MVP | Mô hình Forkable, kiểm soát phiên bản với thử nghiệm A/B, dự đoán theo lô và hỗ trợ webhook | Thanh toán theo sử dụng; giá cả khác nhau tùy theo mô hình |
| TensorFlow | Xây dựng hệ thống học máy tùy chỉnh hoàn toàn với quyền kiểm soát tối đaKích thước nhóm: Phù hợp cho các kỹ sư học máy cần quyền kiểm soát mô hình đầy đủ | Theo dõi TensorBoard, chuyển đổi ONNX/SavedModel, hàm mất mát tùy chỉnh, đào tạo với độ chính xác hỗn hợp | Miễn phí (mã nguồn mở); chi phí sử dụng tài nguyên tính toán được tính riêng |
| Azure Machine Learning | Kết nối các mô hình ML với hệ sinh thái Microsoft thông qua tự động hóa và khả năng mở rộngKích thước đội ngũ: Phù hợp cho các nhóm doanh nghiệp trên hệ sinh thái Azure | AutoML, các tác nhân kích hoạt tái đào tạo, khả năng giải thích mô hình với SHAP/LIME, phát hiện sự thay đổi, cụm tính toán có khả năng mở rộng | Giá cả tùy chỉnh |
| Google Gemini | Tương tác với nhiều loại dữ liệu—văn bản, mã, hình ảnh và video—thông qua một mô hình AI duy nhấtKích thước nhóm: Phù hợp cho các nhóm nghiên cứu và phân tích đa phương thức | Hiểu hình ảnh/biểu đồ, thực thi Python thời gian thực, tóm tắt video, suy luận trên các đầu vào hỗn hợp | Miễn phí; Có các kế hoạch trả phí tùy thuộc vào quyền truy cập mô hình |
| Microsoft Copilot | Tăng cường năng suất trong các ứng dụng Microsoft 365 như Word, Excel và OutlookKích thước nhóm: Phù hợp cho người dùng doanh nghiệp trong hệ sinh thái Microsoft 365 | Tự động hóa hàm Excel, tạo slide PowerPoint, soạn thảo lịch trình/email, liên kết công việc Outlook | Miễn phí; Kế hoạch trả phí bắt đầu từ $20/tháng |
| IBM WatsonX | Vận hành AI trong các ngành có quy định nghiêm ngặt với khả năng kiểm toán đầy đủ và kiểm soát Kích thước nhóm: Phù hợp cho các tổ chức ngân hàng, y tế và khu vực công | Phát hiện thiên vị, mẫu an toàn cho prompt, kiểm thử độ bền chống đối kháng, quy trình làm việc có sự tham gia của con người | Miễn phí; Kế hoạch trả phí bắt đầu từ $1.050/tháng |
| BigML. com | Xây dựng và giải thích các mô hình dự đoán mà không cần mã nguồn hoặc kiến thức về machine learningKích thước nhóm: Phù hợp cho các nhà phân tích và người dùng không cần mã nguồn | Mô hình hóa kéo thả trực quan, học tập theo nhóm, phân cụm, dự báo chuỗi thời gian | dùng thử miễn phí 14 ngày; Kế hoạch trả phí bắt đầu từ $30/tháng |
| LangChain | Xây dựng các tác nhân AI và quy trình làm việc kết hợp nhiều mô hình, công cụ và APIKích thước nhóm: Phù hợp cho các nhà phát triển AI đang xây dựng các công cụ dựa trên tác nhân | Theo dõi và ghi nhật ký, bộ nhớ đệm cho các cuộc gọi API, logic dự phòng, phản hồi theo luồng, khung đánh giá tùy chỉnh | Miễn phí; Kế hoạch trả phí bắt đầu từ $39/tháng |
| Weights & Biases | Giữ cho các thí nghiệm machine learning được tổ chức, có thể tái tạo và tập trung vào hiệu suấtKích thước nhóm: Phù hợp cho các nhóm nghiên cứu machine learning và phòng thí nghiệm AI | Quét siêu tham số, bảng điều khiển trực tiếp, chia sẻ thí nghiệm công khai, phân tích GPU và quản lý phiên bản thí nghiệm | Miễn phí; Kế hoạch trả phí bắt đầu từ $50/tháng |
| ClearML | Quản lý toàn bộ vòng đời MLOps từ đang theo dõi đến điều phối và triển khaiKích thước nhóm: Phù hợp cho các nhóm ML có nhiều hoạt động vận hành và sử dụng hạ tầng nội bộ | Ghi nhật ký kiểm toán, triển khai blue-green, tích hợp CI/CD, lịch trình ngoài giờ cao điểm, đăng ký mô hình, công cụ đảm bảo tính tái tạo | Miễn phí; Gói trả phí bắt đầu từ $15/tháng cho mỗi người dùng |
| Amazon SageMaker | Chạy, tối ưu hóa và mở rộng quy mô các mô hình ML một cách bản địa trên hạ tầng AWSKích thước nhóm: Phù hợp cho các nhóm dựa trên AWS đang phát triển quy mô lớn | Nhãn dữ liệu Ground Truth, sổ tay quản lý, điều chỉnh siêu tham số tự động, điểm cuối có thể mở rộng, giám sát CloudWatch | Unified Studio: Miễn phí; các gói giá khác phụ thuộc vào tài nguyên tính toán và mức độ sử dụng |
Cách chúng tôi đánh giá phần mềm tại ClickUp
Nhóm biên tập của chúng tôi tuân thủ quy trình minh bạch, dựa trên nghiên cứu và không thiên vị nhà cung cấp, vì vậy bạn có thể tin tưởng rằng các đề xuất của chúng tôi dựa trên giá trị thực sự của sản phẩm.
Dưới đây là hướng dẫn chi tiết về cách chúng tôi đánh giá phần mềm tại ClickUp.
Tại sao nên chọn các giải pháp thay thế cho Hugging Face?
Dưới đây là lý do tại sao việc khám phá các giải pháp thay thế cho Hugging Face là hợp lý:
- Tính năng AI tùy chỉnh: Tìm các nền tảng có mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt cho các công việc chuyên biệt như thị giác máy tính hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao
- quy trình làm việc đơn giản hóa: *Chọn các giải pháp có quy trình thiết lập đơn giản hơn hoặc giao diện không cần mã để tăng tốc quá trình tạo mẫu và nâng cao hiệu quả hoạt động
- kế hoạch dịch vụ tiết kiệm chi phí: *Khám phá các tùy chọn có gói miễn phí hoặc giá thấp hơn cho quản lý dữ liệu tiết kiệm chi phí
- khả năng tích hợp nâng cao: *Tìm kiếm các công cụ có thể đồng bộ mượt mà với hệ thống công nghệ hiện có của bạn, như CRM hoặc nền tảng đám mây
- Hiệu suất có thể mở rộng: Chọn các nền tảng AI có khả năng xử lý tập dữ liệu lớn hơn hoặc cung cấp tốc độ xử lý nhanh hơn cho các dự án quy mô lớn
- hỗ trợ doanh nghiệp mạnh mẽ hơn: *Lựa chọn các giải pháp thay thế Hugging Face có hỗ trợ chuyên dụng cho các nhóm cần các giải pháp mạnh mẽ và bảo mật
- Đào tạo mô hình tùy chỉnh: Khám phá các tùy chọn với tinh chỉnh nâng cao để tạo ra các mô hình độc đáo và hiệu suất cao
- Các tùy chọn triển khai sáng tạo: Chọn các công cụ có phương pháp lưu trữ hoặc triển khai độc đáo để dễ dàng mở rộng quy mô
🔍 Bạn có biết? Nhờ có các mô hình transformer, các công cụ như GPT và BERT có thể đọc cả câu cùng lúc. Chúng nhận diện được giọng điệu, ý định và ngữ cảnh theo cách mà các mô hình cũ không thể làm được. Đó là lý do tại sao AI ngày nay nghe tự nhiên hơn khi phản hồi.
Các lựa chọn thay thế tốt nhất cho Hugging Face
Dưới đây là những lựa chọn hàng đầu của chúng tôi về các giải pháp thay thế tốt nhất cho Hugging Face. 👇
1. ClickUp (Tốt nhất cho việc tích hợp AI trực tiếp vào quản lý dự án, tài liệu và quy trình làm việc)
Mọi người đều đang sử dụng AI, nhưng phần lớn chúng hoạt động độc lập. Bạn có một công cụ để viết, một công cụ khác để tóm tắt và một công cụ thứ ba để lên lịch, nhưng không có công cụ nào trong số đó tương tác với công việc của bạn. Điều đó dẫn đến sự mở rộng không kiểm soát của AI và sự hỗn loạn không cần thiết.
ClickUp giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp AI vào những nơi cần thiết: trong các công việc, tài liệu và cập nhật của nhóm.
Viết, tóm tắt và tự động hóa trong ngữ cảnh
ClickUp Brain được tích hợp vào mọi phần của nền tảng. Nó viết nội dung, tóm tắt cập nhật, tạo báo cáo và chỉnh sửa lại các mô tả tác vụ phức tạp — ngay tại nơi công việc diễn ra.
Giả sử bạn đang ghi chép các yêu cầu API cho các nhà phát triển.
Bạn dán các thông số kỹ thuật vào một tài liệu ClickUp, thêm các điểm chính về xác thực và giới hạn tốc độ, sau đó yêu cầu ClickUp Brain tạo tài liệu thân thiện với nhà phát triển kèm theo ví dụ mã nguồn.
Trợ lý AI kết nối sẽ tổ chức các ghi chú sơ bộ của bạn thành các phần rõ ràng trong khi vẫn ở trong tài liệu, nơi nhóm của bạn có thể tham khảo.
Các ví dụ khác:
- Chuyển đổi tài liệu cuộc họp dài thành bản tóm tắt dự án cho người quản lý dự án của bạn
- Viết lại các mô tả công việc mơ hồ để làm rõ các bước tiếp theo
- Soạn thảo các bản cập nhật định kỳ cho khách hàng dựa trên hoạt động công việc từ tuần trước
- Tóm tắt một chủ đề kế hoạch và giao nhiệm vụ theo dõi cho các chủ sở hữu
Hiển thị câu trả lời, rào cản và báo cáo trong vài giây
Đúng vậy, ClickUp Brain giúp bạn công việc trong các công việc và tài liệu. Nhưng đôi khi, bạn cần một bước lùi: một không gian tập trung để đặt câu hỏi, làm rõ ý tưởng và hành động nhanh chóng.
Đó chính xác là mục đích mà ClickUp Brain MAX được tạo ra.
Nó cung cấp cho bạn một không gian chuyên dụng để làm việc với AI, tách biệt với các công việc và tài liệu của bạn, nhưng vẫn kết nối chặt chẽ với chúng. Với vai trò là trợ lý AI trên desktop của bạn, nó giúp bạn suy nghĩ về công việc, tìm kiếm câu trả lời và làm việc nhanh hơn mà không cần chuyển đổi công cụ hoặc giải thích lại bối cảnh.
Nhập câu hỏi, và nó sẽ lấy dữ liệu từ không gian làm việc trực tiếp, không phải từ các kết quả AI tách biệt. Nó hiểu bối cảnh dự án, mức độ ưu tiên và phân công chủ sở hữu. Bạn thậm chí có thể nói truy vấn của mình ra tiếng.
clickUp Brain MAX là giải pháp ưu tiên giọng nói, *luôn sẵn sàng trong tầm tay và được thiết kế để giảm bớt gánh nặng tinh thần trong việc quản lý công việc.
Giả sử bạn đang dẫn dắt một dự án ra mắt đa hàm. Bạn hỏi: “Điều gì đang làm khối cho việc triển khai chiến dịch?” *Brain MAX hiển thị các công việc quá hạn, chủ sở hữu được giao, tài liệu liên kết và các bình luận được đánh dấu sẵn sàng để xử lý.
Các trường hợp sử dụng thực tế khác:
- Yêu cầu danh sách các công việc quá hạn được phân loại theo người được giao
- Tổng hợp các cột mốc hoàn thành trong quý này
- Chế độ xem trực tiếp các rào cản trong tất cả các dự án đang hoạt động
- Phát hiện rủi ro trước khi chúng trở nên nghiêm trọng, dựa trên hoạt động của công việc
Tự động hóa công việc mà không cần quy tắc
Bạn không cần phải mò mẫm với các kích hoạt và action nữa. Chỉ cần mô tả những gì bạn muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, và AI sẽ tự động tạo ra quy trình tự động hóa trong ClickUp.
Ví dụ, đội ngũ thành công của bạn phải xử lý các công việc lặp đi lặp lại mỗi khi một khách hàng doanh nghiệp đăng ký. Bạn chỉ cần nói với ClickUp Brain: Khi một công việc được gắn thẻ ‘Enterprise Onboarding’, hãy tạo các công việc con cho cuộc gọi khởi động, gói chào mừng, nhiệm vụ kỹ thuật và lời nhắc theo dõi.
AI xây dựng quy trình tự động hóa đa bước này và cho phép bạn thử nghiệm trước khi triển khai chính thức.
Các tính năng nổi bật của ClickUp
- Các tác nhân AI công việc: Triển khai các tác nhân AI Autopilot chuyên dụng của ClickUp để xử lý các công việc lặp lại như cập nhật dự án và báo cáo trạng thái — không cần đào tạo mô hình phức tạp
- Tránh bị khóa nhà cung cấp: Truy cập Claude, GPT, Gemini và các mô hình AI hàng đầu khác thông qua một giao diện trực quan mà không cần xây dựng lại quy trình làm việc
- Không bao giờ bỏ lỡ bối cảnh: Sử dụng Trợ lý Ghi chú AI của ClickUp để tự động ghi lại và tóm tắt các cuộc họp với các nhiệm vụ hành động được đồng bộ trực tiếp vào các công việc của bạn
- Tìm kiếm mọi thứ: Tìm kiếm trên toàn bộ công việc của bạn với Enterprise AI Search trong ClickUp, công cụ hiểu bối cảnh của nhóm bạn
- mở rộng quy mô mà không phức tạp: *Sử dụng các tính năng AI cấp doanh nghiệp mà không cần quản lý hạ tầng hoặc khóa API — mọi thứ hoạt động ngay lập tức
- Brainstorm trực quan: Tạo hình ảnh trực tiếp trên ClickUp Bảng trắng bằng cách sử dụng ClickUp Brain, sau đó biến những ý tưởng đó thành các kế hoạch dự án có thể thực hiện được
- Trò chuyện mà không cần chuyển đổi: Giữ các cuộc hội thoại kết nối với công việc thực tế của bạn bằng ClickUp Chat
- Lập lịch thông minh hơn: Hãy để ClickUp Calendar tự động khối thời gian tập trung và đề xuất các cuộc họp tối ưu dựa trên thời hạn dự án
Giới hạn của ClickUp
- Bạn không thể sửa đổi, fork hoặc đóng góp vào cơ sở hạ tầng AI cơ bản như có thể làm với Hugging Face
Giá cả của ClickUp
Đánh giá và nhận xét về ClickUp
- G2: 4.7/5 (10.385+ đánh giá)
- Capterra: 4.6/5 (hơn 4.000 đánh giá)
Người dùng thực tế nói gì về ClickUp?
Đánh giá này trên G2 thực sự nói lên tất cả về nền tảng hợp tác AI này:
Brain MAX mới đã nâng cao đáng kể năng suất làm việc của tôi. Khả năng sử dụng nhiều mô hình AI, bao gồm cả các mô hình suy luận nâng cao, với mức giá hợp lý giúp việc tập trung mọi thứ trên một nền tảng trở nên dễ dàng. Các tính năng như chuyển đổi giọng nói thành văn bản, tự động hóa công việc và tích hợp với các ứng dụng khác giúp quy trình làm việc trở nên mượt mà và thông minh hơn.
Brain MAX mới đã nâng cao đáng kể năng suất làm việc của tôi. Khả năng sử dụng nhiều mô hình AI, bao gồm cả mô hình suy luận nâng cao, với mức giá hợp lý giúp việc tập trung mọi thứ trên một nền tảng trở nên dễ dàng. Các tính năng như chuyển đổi giọng nói thành văn bản, tự động hóa công việc và tích hợp với các ứng dụng khác giúp quy trình làm việc trở nên mượt mà và thông minh hơn.
📮 ClickUp Insight: 30% số người tham gia khảo sát của chúng tôi sử dụng công cụ AI cho nghiên cứu và thu thập thông tin. Nhưng liệu có AI nào giúp bạn tìm lại tệp tin bị mất trong công việc hoặc chủ đề Slack quan trọng mà bạn quên lưu không?
Đúng vậy! Tính năng Tìm kiếm Kết nối được hỗ trợ bởi AI của ClickUp có thể tìm kiếm ngay lập tức trên toàn bộ nội dung không gian làm việc của bạn, bao gồm các ứng dụng của bên thứ ba được tích hợp, cung cấp thông tin, tài nguyên và câu trả lời. Tiết kiệm lên đến 5 giờ mỗi tuần với tính năng tìm kiếm nâng cao của ClickUp!
2. OpenAI (Tốt nhất để truy cập các mô hình sinh ngôn ngữ và hình ảnh tiên tiến)
qua OpenAI
OpenAI đã gây sốt khi ChatGPT ra mắt, và đột nhiên, mọi người lại bàn tán về AI. Các mô hình GPT của họ có thể xử lý mọi thứ từ viết email đến gỡ lỗi mã nguồn, trong khi DALL-E biến những lời nhắc văn bản kỳ lạ nhất của bạn thành hình ảnh thực tế.
Điều làm nên sự khác biệt của OpenAI là cách họ đóng gói AI. Bạn có thể truy cập vào các mô hình trước đây chỉ được lưu trữ trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu. Dĩ nhiên, bạn phải trả phí cho sự tiện lợi này, nhưng khi thời hạn gấp rút và khách hàng đang đè nặng lên vai, sự tiện lợi đó trở nên vô giá.
Các tính năng tốt nhất của OpenAI
- Tinh chỉnh mô hình trên bộ dữ liệu cụ thể của bạn để phù hợp với giọng điệu thương hiệu, phong cách viết hoặc chuyên môn lĩnh vực của bạn
- Điều khiển hành vi mô hình bằng cách sử dụng các lời nhắc hệ thống và cài đặt nhiệt độ để điều chỉnh mức độ sáng tạo và định dạng phản hồi
- Xử lý nhiều định dạng tệp, bao gồm PDF, hình ảnh và tài liệu, để phân tích và trích xuất nội dung toàn diện
- Theo dõi chi phí sử dụng và cài đặt giới hạn chi tiêu thông qua các bảng điều khiển thanh toán chi tiết, phân tích chi phí theo mô hình và dự án
- Tạo các embedding cho các ứng dụng tìm kiếm ngữ nghĩa có khả năng hiểu ý nghĩa thay vì chỉ khớp từ khóa
Giới hạn của OpenAI
- Các tùy chọn tùy chỉnh giới hạn cho kiến trúc mô hình
- Sự phụ thuộc vào các cuộc gọi API bên ngoài ảnh hưởng đến hàm offline
- Giới hạn tốc độ có thể ảnh hưởng đến các ứng dụng có lưu lượng cao trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau
- OpenAI đã phải đối mặt với nhiều vụ kiện tụng và sự giám sát chặt chẽ liên quan đến việc thu thập dữ liệu đào tạo từ web mà không có sự đồng ý
Giá cả của OpenAI
- GPT-4. 1 Đầu vào: $2 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào được lưu trữ: $0. 50 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $8 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $2 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0,50 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $8 cho mỗi 1 triệu token
- GPT-4. 1 mini Đầu vào: $0. 40 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào được lưu trữ: $0. 10 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $1. 60 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,40 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.10 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $1.60 cho mỗi 1 triệu token
- GPT-4. 1 nano Đầu vào: $0. 100 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào được lưu trữ: $0. 025 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $0. 400 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0.100 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.025 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $0. 400 cho mỗi 1 triệu token
- OpenAI o3 Đầu vào: $2 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào được lưu trữ: $0,50 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $8 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $2 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0,50 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $8 cho mỗi 1 triệu token
- OpenAI o4-mini Đầu vào: $1. 100 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào đã lưu: $0. 275 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $4. 400 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $1. 100 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.275 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $4. 400 cho mỗi 1 triệu token
- Điều chỉnh mô hình GPT-4. 1 Đầu vào: $3 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào được lưu trữ: $0. 75 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $12 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $25 cho mỗi 1 triệu token GPT-4. 1 mini Đầu vào: $0,80 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào đã lưu trữ: $0,20 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $3,20 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $5 cho mỗi 1 triệu token GPT-4. 1 nano Đầu vào: $0.20 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào đã lưu trữ: $0.05 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $0.80 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $1.50 cho mỗi 1 triệu token o4-mini Đầu vào: $4 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào đã lưu trữ: $1 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $16 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $100 cho mỗi giờ đào tạo
- GPT-4. 1 Đầu vào: $3 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào được lưu trữ: $0. 75 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $12 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $25 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $3 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.75 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $12 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $25 cho mỗi 1 triệu token
- GPT-4. 1 mini Đầu vào: $0. 80 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào được lưu trữ: $0. 20 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $3. 20 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $5 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,80 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.20 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $3.20 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $5 cho mỗi 1 triệu token
- GPT-4. 1 nano Đầu vào: $0. 20 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào được lưu trữ: $0. 05 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $0. 80 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $1. 50 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,20 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.05 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $0.80 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $1,50 cho mỗi 1 triệu token
- o4-mini Đầu vào: $4 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào đã lưu trữ: $1 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $16 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $100 cho mỗi giờ đào tạo
- Giá: $4 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $1 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $16 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $100 mỗi giờ đào tạo
- Giá: $2 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0,50 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $8 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,40 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.10 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $1.60 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0.100 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.025 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $0.400 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $2 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0,50 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $8 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $1. 100 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.275 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $4. 400 cho mỗi 1 triệu token
- GPT-4. 1 Đầu vào: $3 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào được lưu trữ: $0. 75 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $12 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $25 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $3 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.75 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $12 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $25 cho mỗi 1 triệu token
- GPT-4. 1 mini Đầu vào: $0. 80 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào đã lưu trữ: $0. 20 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $3. 20 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $5 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,80 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.20 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $3.20 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $5 cho mỗi 1 triệu token
- GPT-4. 1 nano Đầu vào: $0. 20 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào đã lưu trữ: $0. 05 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $0. 80 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $1. 50 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,20 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.05 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $0.80 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $1,50 cho mỗi 1 triệu token
- o4-mini Đầu vào: $4 cho mỗi 1 triệu token Đầu vào đã lưu trữ: $1 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $16 cho mỗi 1 triệu token Đào tạo: $100 cho mỗi giờ đào tạo
- Giá: $4 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $1 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $16 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $100 mỗi giờ đào tạo
- Giá: $3 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.75 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $12 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $25 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,80 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.20 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $3.20 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $5 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,20 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $0.05 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $0.80 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $1,50 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $4 cho mỗi 1 triệu token
- Dữ liệu đã lưu trữ: $1 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $16 cho mỗi 1 triệu token
- Đào tạo: $100 mỗi giờ đào tạo
Đánh giá và nhận xét về OpenAI
- G2: 4.7/5 (830+ đánh giá)
- Capterra: 4.5/5 (220+ đánh giá)
Người dùng thực tế đang nói gì về OpenAI?
Từ một đánh giá trên G2:
Giao diện API của nó thật tuyệt vời, với giao diện người dùng xuất sắc và tôi chưa gặp bất kỳ vấn đề nào khi sử dụng ChatGPT. Tôi rất thích nó và khuyên bạn nên thử, tải xuống và đưa ra quyết định nhanh chóng.
Giao diện API của nó thật tuyệt vời, với giao diện người dùng xuất sắc và tôi chưa gặp bất kỳ vấn đề nào khi sử dụng ChatGPT. Tôi rất thích nó và khuyên bạn nên thử, tải xuống và đưa ra quyết định nhanh chóng.
🎥 Xem: Cách sử dụng ClickUp Brain như trợ lý cá nhân của bạn, mọi lúc, mọi nơi.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Đừng dựa vào một chỉ số duy nhất. Phân tích đánh giá LLM thành cách nó xử lý các đầu vào có cấu trúc (ví dụ: bảng, danh sách công việc) so với các yêu cầu không có cấu trúc (các công việc mở). Bạn sẽ phát hiện các mẫu thất bại nhanh hơn.
3. Anthropic Claude (Tốt nhất cho các cuộc hội thoại AI an toàn và có ngữ cảnh)
qua Anthropic
Claude tiếp cận vấn đề an toàn AI theo cách khác biệt. Thay vì áp dụng các bộ lọc nội dung, Anthropic đã đào tạo Claude để suy nghĩ kỹ lưỡng về các vấn đề. Bạn sẽ nhận thấy Claude xem xét nhiều góc độ trước khi trả lời, giúp nó giỏi trong các cuộc thảo luận phức tạp và tinh tế về các chủ đề phức tạp.
Cửa sổ ngữ cảnh rất lớn, vì vậy bạn có thể nhập toàn bộ tài liệu vào đó và có những cuộc hội thoại thực sự về nội dung.
Hãy nghĩ đến những lúc bạn muốn thảo luận về một bài báo nghiên cứu hoặc phân tích một báo cáo dài. Claude xử lý những tình huống này một cách tự nhiên. Nó cũng nhớ mọi thứ từ phần trước của cuộc hội thoại, vì vậy bạn không cần phải lặp lại mình liên tục.
Các tính năng nổi bật của Anthropic Claude
- Viết và gỡ lỗi mã nguồn trong hàng chục ngôn ngữ lập trình, giải thích logic và đề xuất cải tiến trong quá trình thực hiện
- Tìm kiếm trên web theo thời gian thực để truy cập thông tin mới nhất và xác minh sự thật trong cuộc hội thoại
- Xử lý các tình huống đạo đức phức tạp và các chủ đề nhạy cảm bằng cách trình bày quan điểm cân bằng thay vì các câu trả lời đơn giản hóa
- Thực hiện các tính toán toán học nâng cao và phân tích thống kê với các giải thích từng bước và xác minh
- Tạo ra các đầu ra có cấu trúc như JSON, XML và YAML tuân thủ các lược đồ cụ thể cho tích hợp API
Giới hạn của Anthropic Claude
- Nó có ít lựa chọn mô hình hơn so với các lựa chọn thay thế của Claude
- Ít linh hoạt hơn trong việc đào tạo mô hình tùy chỉnh
- Độ trễ cao hơn đối với một số công việc chuyên biệt
Giá cả của Anthropic Claude
- Claude Opus 4 Đầu vào: $15 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $75 cho mỗi 1 triệu token Bộ nhớ đệm lệnh: Ghi: $18.75 cho mỗi 1 triệu token Đọc: $1.50 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $15 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $75 cho mỗi 1 triệu token
- Lưu trữ lời nhắc: Viết: $18,75 cho mỗi 1 triệu token Đọc: $1,50 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $18,75 cho mỗi 1 triệu token
- Đọc: $1,50 cho mỗi 1 triệu token
- Claude Sonnet 4 Đầu vào: $3 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $15 cho mỗi 1 triệu token Lưu trữ lời nhắc: Ghi: $3.75 cho mỗi 1 triệu token Đọc: $0.30 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $3 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $15 cho mỗi 1 triệu token
- Lưu trữ lệnh: Viết: $3.75 cho mỗi 1 triệu token Đọc: $0.30 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $3.75 cho mỗi 1 triệu token
- Đọc: $0,30 cho mỗi 1 triệu token
- Claude Haiku 3.5 Đầu vào: $0.80 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $4 cho mỗi 1 triệu token Lưu trữ lời nhắc: Ghi: $1 cho mỗi 1 triệu token Đọc: $0.08 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,80 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $4 cho mỗi 1 triệu token
- Lưu trữ prompt: Viết: $1 cho mỗi 1 triệu token Đọc: $0,08 cho mỗi 1 triệu token
- Viết: $1 cho mỗi 1 triệu token
- Đọc: $0,08 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $15 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $75 cho mỗi 1 triệu token
- Lưu trữ lời nhắc: Viết: $18,75 cho mỗi 1 triệu token Đọc: $1,50 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $18,75 cho mỗi 1 triệu token
- Đọc: $1.50 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $18,75 cho mỗi 1 triệu token
- Đọc: $1,50 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $3 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $15 cho mỗi 1 triệu token
- Lưu trữ lệnh: Viết: $3.75 cho mỗi 1 triệu token Đọc: $0.30 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $3.75 cho mỗi 1 triệu token
- Đọc: $0,30 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $3.75 cho mỗi 1 triệu token
- Đọc: $0,30 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,80 cho mỗi 1 triệu token
- Output: $4 cho mỗi 1 triệu token
- Bộ nhớ đệm lệnh: Viết: $1 cho mỗi 1 triệu token Đọc: $0,08 cho mỗi 1 triệu token
- Viết: $1 cho mỗi 1 triệu token
- Đọc: $0.08 cho mỗi 1 triệu token
- Viết: $1 cho mỗi 1 triệu token
- Đọc: $0.08 cho mỗi 1 triệu token
Đánh giá và nhận xét về Anthropic Claude
- G2: 4.4/5 (55+ đánh giá)
- Capterra: 4.5/5 (20+ đánh giá)
Người dùng thực tế đang nói gì về Anthropic Claude?
Dựa trên một bình luận trên Reddit:
Thành thật mà nói? Claude dường như là một "người" tốt. Nó xem xét lợi ích của con người trong các quyết định của mình ở mức độ sâu sắc mà không thấy ở các mô hình khác. Nếu tôi buộc phải chọn một LLM để trở thành nhà lãnh đạo thế giới, Claude sẽ là lựa chọn hàng đầu của tôi. Tôi sẽ không tin tưởng các mô hình khác đến mức độ tương tự mà không có đào tạo về đạo đức hoặc cấu trúc tính cách.
Thành thật mà nói? Claude dường như là một "người" tốt. Nó xem xét lợi ích của con người trong các quyết định của mình ở mức độ sâu sắc mà các mô hình khác không có sẵn. Nếu tôi buộc phải chọn một LLM để trở thành nhà lãnh đạo thế giới, Claude sẽ là lựa chọn hàng đầu của tôi. Tôi không nhất thiết phải tin tưởng các mô hình khác đến mức độ tương tự mà không có đào tạo về đạo đức hoặc cấu trúc tính cách.
🧠 Thú vị: Vào năm 2012, mô hình AlexNet đã vượt qua con người trong việc nhận diện hình ảnh. Nó nhanh hơn, chính xác hơn và không bao giờ mệt mỏi. Khoảnh khắc đó đã thay đổi cách mọi người nhìn nhận tiềm năng của AI trong các trường như y tế, bảo mật và robotics.
4. Cohere (Phù hợp nhất để xây dựng các giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên cấp doanh nghiệp)
qua Cohere
Cohere đã xây dựng nền tảng của mình dành riêng cho các doanh nghiệp cần trí tuệ nhân tạo nhưng không thể chấp nhận rủi ro về bảo mật dữ liệu. Khả năng đa ngôn ngữ của họ bao phủ hơn 100 ngôn ngữ, điều này rất quan trọng nếu bạn đang làm việc với khách hàng toàn cầu hoặc thị trường quốc tế.
Các mô hình nhúng hoạt động đặc biệt hiệu quả cho các ứng dụng tìm kiếm, nơi bạn cần hiểu ý nghĩa thay vì chỉ khớp từ khóa. Bạn cũng có thể đào tạo các trình phân loại AI tùy chỉnh của riêng mình, điều này rất hữu ích cho các nhóm cần giải pháp AI nhưng không có chuyên gia dữ liệu chuyên trách.
Các tính năng nổi bật của Cohere
- Tinh chỉnh mô hình bằng dữ liệu riêng của bạn trong khi vẫn duy trì quyền kiểm soát hoàn toàn đối với tập dữ liệu đào tạo và trọng số mô hình.
- Tự động mở rộng sức chứa suy luận dựa trên mô hình nhu cầu mà không cần quản lý hạ tầng GPU cơ bản.
- Triển khai các hệ thống sinh ra nội dung được tăng cường bằng việc trích dẫn nguồn và cung cấp thông tin nguồn cho nội dung được tạo ra.
- Theo dõi hiệu suất mô hình và các mẫu sử dụng thông qua các bảng điều khiển phân tích toàn diện và hệ thống cảnh báo.
- Tích hợp với các hệ thống xác thực hiện có bằng SSO, SAML và kiểm soát truy cập dựa trên vai trò để theo dõi các thí nghiệm.
Giai đoạn giới hạn của Cohere
- Cộng đồng nhỏ hơn và ít tích hợp bên thứ ba hơn.
- Khả năng xử lý hình ảnh giới hạn so với các nền tảng đa phương thức.
- Có ít mô hình được đào tạo sẵn hơn cho các lĩnh vực chuyên biệt.
- Tài liệu hướng dẫn không đầy đủ cho các trường hợp sử dụng nâng cao và thiết lập kết hợp.
Giá cả của Cohere
- Lệnh A Đầu vào: $2,50 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $10 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $2.50 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $10 cho mỗi 1 triệu token
- Lệnh R Input: $0.15 cho mỗi 1 triệu token Output: $0.60 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,15 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,60 cho mỗi 1 triệu token
- Lệnh R7B Đầu vào: $0.0375 cho mỗi 1 triệu token Đầu ra: $0.15 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0.0375 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0.15 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $2.50 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $10 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,15 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,60 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0.0375 cho mỗi 1 triệu token
- Giá: $0,15 cho mỗi 1 triệu token
Đánh giá và nhận xét về Cohere
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đang nói gì về Cohere?
Việc cài đặt Cohere khá đơn giản và tài liệu hướng dẫn cũng rất dễ theo dõi. Khả năng theo dõi cách người dùng sử dụng ứng dụng thực sự hữu ích và thú vị ngay từ đầu. […] Phiên bản miễn phí của phần mềm có số lượng phiên cực kỳ giới hạn và khi cơ sở người dùng của chúng tôi ngày càng phát triển, chúng tôi nhận thấy ứng dụng trở nên ít hữu ích hơn khi nhiều phiên bị ẩn sau tường phí.
Việc cài đặt Cohere khá đơn giản và tài liệu hướng dẫn cũng rất dễ theo dõi. Khả năng theo dõi cách người dùng sử dụng ứng dụng thực sự hữu ích và thú vị ngay từ đầu. […] Phiên bản miễn phí của phần mềm có số lượng phiên làm việc cực kỳ giới hạn và khi cơ sở người dùng của chúng tôi ngày càng phát triển, chúng tôi nhận thấy ứng dụng trở nên ít hữu ích hơn khi nhiều phiên làm việc bị ẩn sau tường phí.
🔍 Bạn có biết? Các mô hình như GPT-4 và Grok 4 đã thay đổi câu trả lời của mình khi nhận được phản hồi trái chiều (ngay cả khi câu trả lời ban đầu của chúng là chính xác). Chúng bắt đầu nghi ngờ chính mình sau khi nhận được phản hồi mâu thuẫn. Điều này giống hệt cách con người hành động dưới áp lực, và nó đặt ra câu hỏi về độ tin cậy của câu trả lời của chúng.
5. Replicate (Tốt nhất để chạy các mô hình AI mã nguồn mở mà không cần quản lý hạ tầng)
qua Replicate
Replicate giống như có một thư viện khổng lồ các mô hình AI mà không cần lo lắng về việc quản lý máy chủ. Ai đó đã tạo ra một trình tạo hình ảnh tuyệt vời? Nó có thể có trên Replicate. Muốn thử mô hình tổng hợp giọng nói mới mà mọi người đang bàn tán? Chỉ cần thực hiện một cuộc gọi API.
Ứng dụng AI này xử lý toàn bộ phức tạp của hạ tầng, giúp bạn có thể thử nghiệm với hàng chục mô hình khác nhau mà không cần commit với một mô hình cụ thể. Bạn chỉ thanh toán khi sử dụng, điều này khiến nó hoàn hảo cho việc tạo mẫu.
Ngoài ra, khi bạn tìm thấy một mô hình công việc, bạn thậm chí có thể triển khai các phiên bản tùy chỉnh của riêng mình bằng hệ thống container đơn giản của họ.
Sao chép các tính năng tốt nhất
- Quản lý phiên bản triển khai mô hình với khả năng quay lại phiên bản trước và thử nghiệm A/B giữa các phiên bản mô hình khác nhau
- Cài đặt webhooks để nhận thông báo khi các dự đoán kéo dài hoàn thành hoặc gặp lỗi
- Xử lý hàng loạt nhiều đầu vào cùng lúc để giảm chi phí cho mỗi dự đoán và nâng cao hiệu suất xử lý
- Phân nhánh các mô hình hiện có để tạo ra các phiên bản tùy chỉnh với các tham số hoặc dữ liệu đào tạo khác nhau
Sao chép các giới hạn
- Bạn có ít quyền kiểm soát hơn đối với môi trường lưu trữ mô hình và các cấu hình
- Có thể xảy ra các vấn đề về độ trễ đối với các ứng dụng thời gian thực và nhu cầu của doanh nghiệp
- Các tùy chọn giới hạn cho việc tùy chỉnh và tinh chỉnh mô hình
- Phụ thuộc vào tính sẵn có và bảo trì của các mô hình bên thứ ba
Giá cả tương tự
- Giá cả khác nhau tùy theo từng mô hình
Sao chép đánh giá và nhận xét
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đang nói gì về Replicate?
Một ghi chú trên Reddit ghi chú:
Dù sao, Replicate là tùy chọn dễ sử dụng nhất để thử nghiệm các mô hình hình ảnh hoặc video mới theo ý kiến của tôi. Tôi nghi ngờ rằng nó không phải là lựa chọn tiết kiệm chi phí nhất nếu bạn có nhiều người dùng, nhưng đối với một sản phẩm tối thiểu khả thi (MVP), nó có thể giúp bạn tiết kiệm nhiều rắc rối và chi phí (so với việc thuê GPU theo giờ).
Dù sao, Replicate là tùy chọn dễ sử dụng nhất để thử nghiệm các mô hình hình ảnh hoặc video mới theo ý kiến của tôi. Tôi nghi ngờ nó không phải là lựa chọn tiết kiệm chi phí nhất nếu bạn có nhiều người dùng, nhưng đối với một sản phẩm tối thiểu khả thi (MVP), nó có thể giúp bạn tiết kiệm nhiều rắc rối và chi phí (so với việc thuê GPU theo giờ).
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Hãy tinh chỉnh mô hình một cách thận trọng. Bạn không luôn cần phải tinh chỉnh mô hình để đạt được kết quả chuyên biệt cho lĩnh vực cụ thể. Hãy thử kỹ thuật tạo prompt thông minh kết hợp với sinh ra được tăng cường bằng truy xuất (RAG) trước tiên. Chỉ đầu tư vào việc tinh chỉnh nếu bạn liên tục gặp phải giới hạn về độ chính xác hoặc mức độ liên quan.
6. TensorFlow (Tốt nhất để tạo mô hình học máy tùy chỉnh từ đầu)
qua TensorFlow
TensorFlow mang đến cho bạn quyền kiểm soát hoàn toàn quá trình học máy của mình (cả lợi ích và thách thức). Google đã mã nguồn mở khung công cụ học máy sản xuất của họ, nghĩa là bạn sẽ có được những công cụ tương tự mà họ sử dụng nội bộ.
Độ linh hoạt là vô song; bạn có thể xây dựng mọi thứ từ mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản đến các kiến trúc transformer phức tạp.
TensorFlow Hub là nhà cung cấp các mô hình đã được huấn luyện sẵn mà bạn có thể tinh chỉnh, trong khi TensorBoard cung cấp phân tích thời gian thực về hiệu suất huấn luyện. Tuy nhiên, sức mạnh này đi kèm với độ phức tạp. Bạn sẽ mất thời gian để học các khái niệm mà các nền tảng cấp cao hơn đã trừu tượng hóa.
Các tính năng nổi bật của TensorFlow
- Phân tích hiệu suất mô hình và xác định các điểm nghẽn bằng các công cụ gỡ lỗi nâng cao hiển thị sử dụng bộ nhớ và đồ thị tính toán
- Chuyển đổi mô hình giữa các định dạng khác nhau như SavedModel, TensorFlow Lite và ONNX để đảm bảo tương thích đa nền tảng
- Thực hiện các hàm mất mát tùy chỉnh và thuật toán tối ưu hóa không có sẵn trong các thư viện machine learning tiêu chuẩn
- Sử dụng đào tạo độ chính xác hỗn hợp để giảm sử dụng bộ nhớ và tăng tốc quá trình đào tạo trên các kiến trúc GPU hiện đại
- Tạo các đường ống dữ liệu tùy chỉnh với tf.data để xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn thông qua tiền xử lý và tăng cường dữ liệu
Giới hạn của TensorFlow
- Việc đào tạo các mô hình lớn đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể
- Quy trình gỡ lỗi phức tạp so với các giải pháp thay thế Hugging Face cấp cao hơn
- Thiết lập và cấu hình tốn nhiều thời gian cho các trường hợp sử dụng nâng cao
Giá cả của TensorFlow
- Giá cả tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về TensorFlow
- G2: 4.5/5 (125+ đánh giá)
- Capterra: 4.6/5 (hơn 100 đánh giá)
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về TensorFlow?
Một người dùng trên G2 nhấn mạnh:
Tôi rất ấn tượng với sức mạnh và tính linh hoạt của TensorFlow trong việc xây dựng và đào tạo các mô hình học sâu. Keras giúp việc này trở nên dễ dàng hơn và các mô hình đã được đào tạo sẵn tiết kiệm rất nhiều thời gian. Ngoài ra, cộng đồng hỗ trợ rất tuyệt vời khi tôi gặp khó khăn. […] Đường cong học tập khá dốc. Đặc biệt đối với người mới bắt đầu. Đôi khi các thông báo lỗi quá phức tạp để hiểu và việc gỡ lỗi rất frustrating. Ngoài ra, nó yêu cầu nhiều sức mạnh tính toán, điều này có thể là vấn đề nếu bạn không có phần cứng cao cấp.
Tôi rất ấn tượng với sức mạnh và tính linh hoạt của TensorFlow trong việc xây dựng và đào tạo các mô hình học sâu. Keras giúp việc này trở nên dễ dàng hơn và các mô hình đã được đào tạo sẵn tiết kiệm rất nhiều thời gian. Ngoài ra, cộng đồng hỗ trợ rất tuyệt vời khi tôi gặp khó khăn. […] Đường cong học tập khá dốc. Đặc biệt đối với người mới bắt đầu. Đôi khi các thông báo lỗi quá phức tạp để hiểu và việc gỡ lỗi trở nên khó chịu. Ngoài ra, nó yêu cầu nhiều sức mạnh tính toán, điều này có thể là vấn đề nếu bạn không có phần cứng cao cấp.
🧠 Thực tế thú vị: Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng các mô hình ngôn ngữ thường đề xuất các gói phần mềm không tồn tại. Khoảng 19,7% mẫu mã nguồn bao gồm các tên giả, điều này có thể dẫn đến các cuộc tấn công chiếm đoạt tên miền.
7. Azure Machine Learning (Phù hợp nhất để tích hợp các quy trình làm việc ML với dịch vụ đám mây của Microsoft)
qua Microsoft Azure
Azure ML là lựa chọn tự nhiên nếu tổ chức của bạn đã sử dụng các dịch vụ của Microsoft. Công cụ này cung cấp cả giao diện kéo-thả cho người dùng kinh doanh và môi trường lập trình đầy đủ cho các nhà khoa học dữ liệu.
AutoML xử lý các tác vụ phức tạp khi bạn cần kết quả nhanh chóng, tự động thử nghiệm các thuật toán và siêu tham số khác nhau. Trong khi đó, tích hợp với Power BI cho phép mô hình của bạn được tích hợp trực tiếp vào bảng điều khiển quản lý.
Bạn sẽ có hệ thống kiểm soát phiên bản mạnh mẽ cho mô hình, quy trình triển khai tự động hóa và hệ thống giám sát cảnh báo khi hiệu suất mô hình bắt đầu suy giảm.
Các tính năng nổi bật của Azure Machine Learning
- Lập lịch các đường ống tái đào tạo tự động hóa được kích hoạt khi có dữ liệu mới hoặc hiệu suất mô hình suy giảm
- Tạo môi trường Docker tùy chỉnh để đào tạo và triển khai mô hình một cách có thể tái tạo trên các mục tiêu tính toán khác nhau
- Thực hiện các tính năng giải thích mô hình để giải thích các dự đoán bằng cách sử dụng LIME, SHAP và các kỹ thuật giải thích khác
- Cài đặt hệ thống theo dõi sự thay đổi dữ liệu để cảnh báo khi dữ liệu đầu vào có sự khác biệt đáng kể so với tập dữ liệu đào tạo
- Quản lý các cụm tính toán tự động mở rộng theo nhu cầu khối lượng công việc đồng thời tối ưu hóa hiệu quả chi phí
Giới hạn của Azure Machine Learning
- Các tổ chức sử dụng chiến lược đa đám mây có thể gặp phải vấn đề về sự phụ thuộc vào nhà cung cấp
- Độ linh hoạt giới hạn so với các giải pháp thay thế Hugging Face mã nguồn mở
Giá dịch vụ Azure Machine Learning
- Giá cả tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Azure Machine Learning
- G2: 4.3/5 (85+ đánh giá)
- Capterra: 4.5/5 (30 đánh giá)
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về Azure Machine Learning?
Như đã chia sẻ trên G2:
Dịch vụ này dễ sử dụng và có nhiều tính năng thú vị để tải dữ liệu và phát hiện các mẫu dữ liệu, giao diện có thể được cải thiện nhưng vẫn đáp ứng nhu cầu của tôi. Nếu bạn có thắc mắc về việc triển khai, có nhiều thông tin trên trang web hoặc bạn có thể yêu cầu hỗ trợ trực tiếp từ Microsoft.
Dịch vụ này dễ sử dụng và có nhiều tính năng thú vị để tải lên dữ liệu và phát hiện các mẫu dữ liệu, giao diện có thể được cải thiện nhưng vẫn đáp ứng nhu cầu của tôi. Nếu bạn có thắc mắc về việc triển khai, có nhiều thông tin trên trang web hoặc bạn có thể yêu cầu hỗ trợ trực tiếp từ Microsoft.
8. Google Gemini (Tốt nhất cho việc xử lý nhiều loại nội dung trong một lần tương tác)
qua Google Gemini
Gemini của Google có khả năng hiểu nhiều loại nội dung cùng lúc. Bạn có thể hiển thị biểu đồ và đặt câu hỏi về dữ liệu, hoặc tải lên hình ảnh và có cuộc hội thoại về những gì đang diễn ra trong đó. Khả năng toán học và mã của nó đặc biệt mạnh mẽ. Nó giải quyết các phương trình phức tạp từng bước một và giải thích lý do của mình.
Cửa sổ bối cảnh xử lý lượng lớn văn bản, giúp phân tích toàn bộ bài báo nghiên cứu hoặc tài liệu dài. Điểm đặc biệt là nó duy trì luồng cuộc hội thoại mạch lạc giữa các loại nội dung khác nhau mà không làm mất đi chủ đề đang theo dõi.
Các tính năng nổi bật của Google Gemini
- Dịch giữa hàng chục ngôn ngữ trong khi vẫn giữ nguyên ngữ cảnh và các sắc thái văn hóa trong văn bản gốc
- Tạo và thực thi mã Python trực tiếp trong các cuộc hội thoại, hiển thị kết quả và gỡ lỗi lỗi trong thời gian thực
- Trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ các nguồn không có cấu trúc như hóa đơn, biểu mẫu và tài liệu viết tay
- Phân tích đồng thời cả thành phần hình ảnh và âm thanh để tạo ra các bản tóm tắt video chi tiết về nội dung video
- Thực hiện các công việc suy luận phức tạp yêu cầu kết hợp thông tin từ nhiều nguồn và loại nội dung khác nhau
Giới hạn của Google Gemini
- Sự sẵn có giới hạn ở một số khu vực và cho các trường hợp sử dụng cụ thể
- Các tùy chọn tùy chỉnh mô hình ít phong phú hơn so với các giải pháp đã được thiết lập
- Người dùng đã bày tỏ lo ngại về bảo mật dữ liệu trong hệ sinh thái của Google
Giá của Google Gemini
- Miễn phí
- Gói trả phí: Giá cả khác nhau tùy theo từng mô hình
Đánh giá và nhận xét về Google Gemini
- G2: 4.4/5 (245+ đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
🧠 Thực tế thú vị: Bạn có thể nghĩ rằng các mô hình tốt hơn sẽ ít mắc lỗi hơn, nhưng điều ngược lại có thể xảy ra. Khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trở nên lớn hơn và phức tạp hơn, chúng đôi khi có xu hướng "ảo giác" nhiều hơn, đặc biệt khi được yêu cầu cung cấp thông tin sự thật. Ngay cả các phiên bản mới hơn cũng thể hiện các lỗi tự tin hơn, khiến chúng khó phát hiện hơn.
9. Microsoft Copilot (Tốt nhất để nâng cao năng suất trong các ứng dụng Microsoft Office)
Copilot tích hợp sẵn trong các ứng dụng Microsoft mà bạn sử dụng hàng ngày, thay đổi cách AI hoạt động trong thực tế. Nó hiểu bối cảnh công việc của bạn - phong cách viết của bạn, dữ liệu bạn đang phân tích, thậm chí lịch sử cuộc họp của bạn.
Yêu cầu nó tạo một bài thuyết trình, và nó sẽ trích xuất thông tin liên quan từ các tài liệu và email gần đây của bạn.
Tích hợp Excel đặc biệt thông minh, giúp bạn phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên thay vì các công thức phức tạp. Điểm hay nhất? Đường cong học tập của bạn rất thấp vì giao diện của công cụ hợp tác AI này dựa trên các tiêu chuẩn quen thuộc của Microsoft.
Các tính năng nổi bật của Microsoft Copilot
- Chuyển đổi dữ liệu thô thành các bản trình bày PowerPoint hấp dẫn bằng cách sử dụng các mẫu hiện có và hướng dẫn thương hiệu của bạn
- Tự động hóa các công việc Excel lặp đi lặp lại như bảng pivot, định dạng có điều kiện và tạo công thức thông qua các lệnh cuộc hội thoại
- Soạn thảo lịch trình cuộc họp và email theo dõi dựa trên lời mời lịch và ghi chú cuộc họp trước đó
- Tạo các tài liệu chuyên nghiệp bằng cách sử dụng các kiểu định dạng tích hợp và gợi ý định dạng phù hợp với tiêu chuẩn của tổ chức bạn
Giới hạn của Microsoft Copilot
- Công cụ này yêu cầu đăng ký Microsoft 365 và cam kết sử dụng hệ sinh thái Microsoft, và có hàm giới hạn khi sử dụng ngoài các ứng dụng của Microsoft
- Hiệu suất không nhất quán giữa các ứng dụng Office khác nhau
Giá của Microsoft Copilot
- Miễn phí
- Copilot Pro: $20/tháng
- Copilot cho Microsoft 365: $30/tháng cho mỗi người dùng (thanh toán hàng năm)
Đánh giá và nhận xét về Microsoft Copilot
- G2: 4.4/5 (85+ đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đang nói gì về Microsoft Copilot?
Một người dùng Reddit cho biết:
Tôi sử dụng nó hàng ngày để hỗ trợ các hàm Excel phức tạp. Nếu tôi có ý tưởng khái niệm về cách muốn thao tác dữ liệu, tôi sẽ mô tả tình huống và Copilot hầu như luôn đưa ra giải pháp thực tế và có thể áp dụng. Nó đã giúp tôi trở nên quen thuộc và thoải mái hơn nhiều với các hàm mảng.
Tôi sử dụng nó hàng ngày để hỗ trợ các hàm Excel phức tạp. Nếu tôi có ý tưởng khái niệm về cách muốn thao tác dữ liệu, tôi sẽ mô tả tình huống và Copilot hầu như luôn trả về giải pháp thực tế và có thể áp dụng. Nó đã giúp tôi trở nên quen thuộc và thoải mái hơn với các hàm mảng.
10. IBM WatsonX (Phù hợp nhất cho việc triển khai AI trong môi trường kinh doanh có quy định nghiêm ngặt)
qua IBM WatsonX
IBM đã thiết kế WatsonX dành riêng cho các tổ chức không thể chấp nhận rủi ro với AI – như ngân hàng, bệnh viện và cơ quan chính phủ. Mọi quyết định mô hình đều được ghi lại, tạo ra các bản ghi kiểm tra mà các nhóm tuân thủ đánh giá cao.
Nền tảng này cung cấp các giải pháp chuyên biệt cho từng ngành, cho phép các tổ chức y tế sử dụng các mô hình được đào tạo trên tài liệu y khoa và các tổ chức dịch vụ tài chính có khả năng đánh giá rủi ro.
Phụ thuộc vào yêu cầu về độ nhạy cảm của dữ liệu, bạn có thể triển khai mô hình trên cơ sở hạ tầng tại chỗ, trên đám mây của IBM hoặc trong các cấu hình kết hợp. Các tính năng quản trị cho phép bạn cài đặt các giới hạn an toàn và theo dõi đầu ra của AI để phát hiện sự thiên vị hoặc hành vi bất thường.
Các tính năng nổi bật của IBM WatsonX
- Thực hiện giám sát công bằng để tự động phát hiện và điều chỉnh sự thiên vị trong dự đoán mô hình trên các nhóm dân số khác nhau
- Tạo các mẫu lời nhắc AI tùy chỉnh với các rào cản an toàn tích hợp sẵn để ngăn chặn các phản hồi AI có hại hoặc không phù hợp
- Tạo báo cáo tuân thủ chi tiết hiển thị quyết định của mô hình và việc sử dụng dữ liệu cho các cuộc kiểm toán và tài liệu tuân thủ quy định
- Kiểm tra độ bền của mô hình bằng cách sử dụng các ví dụ đối kháng và trường hợp biên để xác định các lỗ hổng tiềm ẩn trước khi triển khai
- Xây dựng quy trình làm việc có sự tham gia của con người (human-in-the-loop) nơi các quyết định quan trọng yêu cầu sự phê duyệt thủ công trước khi thực thi
Giới hạn của IBM WatsonX
- Chi phí cao hơn so với các giải pháp thay thế Hugging Face dựa trên đám mây
- Yêu cầu thiết lập và cấu hình phức tạp
- Nó có chu kỳ đổi mới chậm hơn so với các nền tảng AI mới hơn
- Hỗ trợ cộng đồng giới hạn và các phần mở rộng của bên thứ ba
Giá cả của IBM WatsonX
- Miễn phí
- Các tính năng cơ bản: Bắt đầu từ $0/tháng (Mô hình thanh toán theo nhu cầu)
- Tiêu chuẩn: Bắt đầu từ $1.050/tháng (Mô hình thanh toán theo nhu cầu)
Đánh giá và nhận xét về IBM WatsonX
- G2: 4.5/5 (84+ đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đang nói gì về IBM WatsonX?
Với tư cách là một nhà phát triển, tôi đánh giá cao cách ClickUp kết hợp linh hoạt với cấu trúc, cung cấp phạm vi loại mô hình từ machine learning truyền thống đến các mô hình ngôn ngữ lớn. Giao diện người dùng (UI) sạch sẽ và việc tích hợp với các khung công nghệ đám mây và bảo mật hiện có rất đơn giản, giúp đẩy nhanh chu kỳ thử nghiệm mà không ảnh hưởng đến quản trị. […] Mặc dù nền tảng này rất mạnh mẽ, nó có thể gây choáng ngợp ban đầu, đặc biệt khi cài đặt các quy trình làm việc tùy chỉnh. Ngoài ra, chính sách giá có thể minh bạch hơn cho người dùng đang khám phá các tùy chọn trước khi commit ở cấp độ doanh nghiệp. Các hướng dẫn onboarding cải tiến cho nhà phát triển mới tham gia hệ sinh thái IBM sẽ là một bổ sung đáng hoan nghênh.
Với tư cách là một nhà phát triển, tôi đánh giá cao cách ClickUp kết hợp linh hoạt với cấu trúc, cung cấp phạm vi loại mô hình từ machine learning truyền thống đến các mô hình ngôn ngữ lớn. Giao diện người dùng (UI) sạch sẽ và việc tích hợp với các khung công nghệ đám mây và bảo mật hiện có diễn ra một cách đơn giản, giúp đẩy nhanh chu kỳ thử nghiệm mà không ảnh hưởng đến quy trình quản lý. […] Mặc dù nền tảng này rất mạnh mẽ, nó có thể khiến người dùng cảm thấy choáng ngợp ban đầu, đặc biệt khi cài đặt các quy trình làm việc tùy chỉnh. Ngoài ra, chính sách giá cả có thể minh bạch hơn đối với người dùng đang khám phá các tùy chọn trước khi commit ở mức độ doanh nghiệp. Các hướng dẫn onboarding cải tiến cho các nhà phát triển mới tham gia hệ sinh thái IBM sẽ là một bổ sung đáng hoan nghênh.
🎥 Xem: Thử nghiệm trợ lý AI đầu tiên của bạn, có khả năng phản hồi theo ngữ cảnh với công việc của bạn. Nghe trực tiếp từ Zeb Evans, nhà sáng lập và CEO của ClickUp:
11. BigML.com (Tốt nhất cho việc xây dựng mô hình dự đoán mà không cần mã hoặc kiến thức kỹ thuật)
qua BigML
Giao diện trực quan của BigML cho phép bạn xây dựng các mô hình dự đoán bằng cách kéo và thả dữ liệu thay vì viết mã phức tạp. Tải lên tệp CSV chứa dữ liệu tùy chỉnh, và BigML sẽ giúp bạn dự đoán những khách hàng có khả năng rời bỏ.
Nền tảng này tự động xử lý tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn tính năng và kiểm định mô hình. Điều làm cho BigML đáng tin cậy là cách nó giải thích các dự đoán của mình. Bạn sẽ nhận được các biểu đồ trực quan rõ ràng cho thấy các yếu tố nào ảnh hưởng đến quyết định của mô hình, giúp dễ dàng trình bày kết quả cho các bên liên quan cần hiểu lý do đằng sau các đề xuất của AI.
BigML.com - Các tính năng nổi bật
- Tạo ra các phân tích và đề xuất tự động hóa từ dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng các giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên mà các nhóm không chuyên về kỹ thuật có thể hiểu được
- Kết hợp nhiều thuật toán để cải thiện độ chính xác dự đoán và giảm rủi ro quá khớp với mô hình tập hợp
- Thực hiện phân tích cụm để xác định các mẫu ẩn và phân khúc khách hàng trong dữ liệu kinh doanh của bạn
- Xây dựng các mô hình dự báo chuỗi thời gian cho kế hoạch tồn kho, dự đoán nhu cầu và dự báo tài chính
- Xuất logic dự đoán dưới dạng ứng dụng độc lập hoặc tích hợp trực tiếp vào các hệ thống kinh doanh hiện có
Giới hạn của BigML.com
- Nó có hỗ trợ giới hạn cho học sâu và kiến trúc mạng thần kinh
- Ít tùy chọn tùy chỉnh hơn so với các nền tảng dựa trên lập trình
- Cộng đồng và hệ sinh thái công cụ của bên thứ ba nhỏ hơn
- Không phù hợp cho nghiên cứu tiên tiến và các phương pháp thử nghiệm
Giá cả của BigML.com
- dùng thử miễn phí 14 ngày
- Gói Standard Prime: $30/tháng
Đánh giá và nhận xét về BigML.com
- G2: 4.7/5 (20+ đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
12. LangChain (Phù hợp nhất cho việc phát triển các ứng dụng AI phức tạp với nhiều thành phần)
qua LangChain
LangChain giải quyết vấn đề kết nối các mô hình AI với các ứng dụng thực tế. Bạn có thể xây dựng các hệ thống tra cứu thông tin trong cơ sở dữ liệu, gọi các API bên ngoài và duy trì lịch sử cuộc hội thoại qua nhiều tương tác.
Khung nền tảng này cung cấp các thành phần đã được xây dựng sẵn cho các mẫu phổ biến như RAG, nơi các mô hình AI có thể truy cập và trích dẫn các tài liệu cụ thể. Bạn có thể kết hợp các dịch vụ AI khác nhau, có thể sử dụng một mô hình để hiểu ý định của người dùng và mô hình khác để tạo ra phản hồi.
Ngoài ra, các tính năng của LLM agent trong LangChain là mã nguồn mở và không phụ thuộc vào mô hình, vì vậy bạn không bị ràng buộc vào bất kỳ nhà cung cấp AI cụ thể nào.
Các tính năng nổi bật của LangChain
- Gỡ lỗi các quy trình làm việc AI phức tạp bằng các công cụ theo dõi và ghi nhật ký tích hợp, hiển thị chính xác cách luồng dữ liệu giữa các thành phần
- Lưu trữ các yêu cầu API tốn kém và phản hồi mô hình để giảm chi phí và cải thiện hiệu suất ứng dụng
- Xử lý lỗi một cách linh hoạt với logic thử lại và cơ chế dự phòng khi dịch vụ AI không khả dụng
- Tạo khung đánh giá tùy chỉnh để kiểm tra hiệu suất của ứng dụng AI trong các tình huống và bộ dữ liệu khác nhau
- Thực hiện phản hồi theo thời gian thực cho các ứng dụng mà người dùng cần phản hồi ngay lập tức trong quá trình xử lý kéo dài
Giới hạn của LangChain
- Yêu cầu kiến thức lập trình và hiểu biết về các khái niệm AI
- Tốc độ phát triển nhanh chóng có thể dẫn đến các thay đổi gây gián đoạn và sự không ổn định
- Tác động hiệu suất từ các lớp trừu tượng trong các ứng dụng phức tạp
- Các công cụ giám sát và gỡ lỗi tích hợp sẵn bị giới hạn cho môi trường sản xuất
Giá cả của LangChain
- Nhà phát triển: Bắt đầu từ $0/tháng (sau đó thanh toán theo nhu cầu)
- Plus: Bắt đầu từ $39/tháng (sau đó thanh toán theo nhu cầu)
- Doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về LangChain
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Trước khi đầu tư nguồn lực vào một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) quy mô lớn, hãy xây dựng một quy trình truy xuất thông tin mạnh mẽ có khả năng lọc bối cảnh một cách chính xác. Hầu hết các hiện tượng "ảo giác" (hallucinations) bắt nguồn từ dữ liệu đầu vào ồn ào, chứ không phải do giới hạn của mô
13. Weights & Biases (Tốt nhất cho việc đang theo dõi và so sánh kết quả thí nghiệm học máy)
qua Weights & Biases
Weights & Biases giúp ngăn chặn việc ML trở thành một mớ hỗn độn của các thí nghiệm bị lãng quên và kết quả bị mất. Nền tảng này tự động ghi lại mọi thông tin về quá trình đào tạo mô hình của bạn: siêu tham số, chỉ số, phiên bản mã và thậm chí cả hiệu suất hệ thống.
Khi một thứ hoạt động tốt, bạn có thể dễ dàng tái tạo nó. Khi các thí nghiệm thất bại, bạn có thể thấy chính xác điều gì đã sai.
Các công cụ trực quan hóa giúp bạn nhận diện xu hướng qua hàng trăm lần chạy đào tạo, xác định các phương pháp mang lại hiệu suất tốt nhất. Các nhóm yêu thích các tính năng hợp tác vì mọi người có thể xem những gì người khác đang thử nghiệm mà không bước lên công việc của nhau.
Các tính năng nổi bật của Weights & Biases
- Cài đặt các vòng quét siêu tham số tự động hóa để khám phá các kết hợp tham số khác nhau và xác định các cấu hình tối ưu
- Tạo các bảng điều khiển tùy chỉnh với biểu đồ tương tác cập nhật theo thời gian thực khi các thí nghiệm tiến độ
- Gắn thẻ và tổ chức các thí nghiệm bằng metadata tùy chỉnh để tìm kết quả liên quan trong các dự án nghiên cứu quy mô lớn
- Chia sẻ kết quả thí nghiệm ra bên ngoài thông qua các báo cáo công khai mà không tiết lộ mã nguồn hoặc dữ liệu nhạy cảm
- Phân tích hiệu suất đào tạo để xác định các vấn đề về sử dụng GPU và tối ưu hóa phân bổ tài nguyên
Giới hạn của Weights & Biases
- Công cụ này mang lại thêm độ phức tạp cho các dự án đơn giản không yêu cầu đang theo dõi chi tiết
- Chi phí có thể tích lũy nhanh chóng đối với các nhóm lớn và các thí nghiệm đang theo dõi quy mô lớn
- Đã có các đánh giá về tài liệu kỹ thuật không đầy đủ
Giá cả của Weights & Biases
Được lưu trữ trên đám mây
- Miễn phí
- Ưu điểm: Bắt đầu từ $50/tháng
- Doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh
Được lưu trữ riêng tư
- Miễn phí cho mục đích sử dụng cá nhân
- Advanced Doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Weights & Biases
- G2: 4.7/5 (hơn 40 đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về Weights & Biases?
Trên Reddit, một người dùng đã nói:
Tôi sử dụng WandB trong công việc hàng giờ mỗi ngày. Đây là công cụ có tính năng hoàn thành nhất cho ứng dụng này hiện có, nhưng hiệu suất của nó thực sự rất tệ.
Tôi sử dụng WandB trong công việc hàng giờ mỗi ngày. Đây là công cụ có tính năng nhất cho ứng dụng này hiện có, nhưng hiệu suất của nó thực sự rất tệ.
📮 ClickUp Insight: Chỉ 12% số người tham gia khảo sát của chúng tôi sử dụng các tính năng AI tích hợp trong các bộ công cụ năng suất. Tỷ lệ áp dụng thấp này cho thấy các triển khai hiện tại có thể thiếu sự tích hợp mượt mà, có ngữ cảnh, điều này có thể thúc đẩy người dùng chuyển sang các nền tảng cuộc hội thoại độc lập mà họ ưa thích.
Ví dụ, liệu AI có thể thực hiện một quy trình tự động hóa dựa trên một lời nhắc văn bản thuần túy từ người dùng không? ClickUp Brain có thể ! AI được tích hợp sâu vào mọi khía cạnh của ClickUp, bao gồm nhưng không giới hạn ở việc tóm tắt các chuỗi trò chuyện, soạn thảo hoặc chỉnh sửa văn bản, trích xuất thông tin từ không gian làm việc, tạo hình ảnh và nhiều hơn nữa!
Hãy gia nhập 40% khách hàng của ClickUp đã thay thế 3+ ứng dụng bằng ứng dụng tất cả trong một của chúng tôi cho công việc!
14. ClearML (Tốt nhất cho việc tự động hóa quy trình làm việc machine learning từ đầu đến cuối)
qua ClearML
ClearML giải quyết vấn đề phức tạp trong việc quản lý mô hình học máy trong môi trường sản xuất. Nền tảng này đang theo dõi mọi khía cạnh của quy trình làm việc học máy của bạn, từ tiền xử lý dữ liệu đến triển khai mô hình, tạo ra một bản ghi kiểm tra đầy đủ mà không cần nỗ lực thủ công.
Khi mô hình gặp sự cố trong quá trình sản xuất, bạn có thể truy vết vấn đề trở lại các thay đổi dữ liệu cụ thể hoặc sửa đổi mã nguồn. Khả năng đào tạo phân tán cho phép bạn mở rộng thí nghiệm trên nhiều máy tính và nhà cung cấp đám mây một cách liền mạch.
Ngoài ra, việc tự động hóa quy trình làm việc (pipeline orchestration) giúp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại như xác thực dữ liệu, đào tạo lại mô hình và phê duyệt triển khai.
Các tính năng nổi bật của ClearML
- Lên lịch các thí nghiệm để chạy tự động vào giờ thấp điểm nhằm tối ưu hóa chi phí tính toán và sử dụng tài nguyên.
- So sánh hiệu suất mô hình trên các bộ dữ liệu và các kỳ khác nhau bằng các chỉ số đánh giá tiêu chuẩn.
- Tích hợp với các đường ống CI/CD hiện có và công cụ triển khai bằng cách sử dụng các tài sản tùy chỉnh và sổ đăng ký mô hình.
- Thực hiện triển khai blue-green cho các mô hình ML với khả năng hoàn nguyên tự động khi hiệu suất giảm.
- Tự động tạo tài liệu tuân thủ cho các ngành công nghiệp được quy định yêu cầu quản trị mô hình chi tiết.
Giới hạn của ClearML
- Thiết lập và cấu hình ban đầu phức tạp cho các tính năng nâng cao
- Đường cong học tập cho các nhóm chuyển đổi từ quản lý quy trình làm việc đơn giản hơn
- Việc giám sát tiêu tốn nhiều tài nguyên của ClearML có thể ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống.
- Số lượng tích hợp giới hạn so với các giải pháp thay thế Hugging Face đã được thiết lập lâu đời hơn.
Giá cả của ClearML
- Miễn phí
- Ưu điểm: $15/tháng cho mỗi người dùng + phí sử dụng (cho các nhóm có tối đa 10 thành viên)
- Quy mô: Giá cả tùy chỉnh
- Doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về ClearML
- G2: Không đủ đánh giá
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đang nói gì về ClearML?
Chúng tôi sử dụng ClearML độc quyền cho việc đang theo dõi thí nghiệm và đã tự triển khai cả ClearML Máy chủ và ClearML Agent trên hạ tầng nội bộ của mình. Đến nay, trải nghiệm của chúng tôi với ClearML rất tuyệt vời—đặc biệt là khả năng quản lý thí nghiệm, tính tái tạo và quy trình triển khai.
Chúng tôi sử dụng ClearML độc quyền cho việc đang theo dõi thí nghiệm và đã tự triển khai cả ClearML Máy chủ và ClearML Agent trên hạ tầng nội bộ của mình. Đến nay, trải nghiệm của chúng tôi với ClearML rất tuyệt vời—đặc biệt là khả năng quản lý thí nghiệm, tính tái tạo và quy trình triển khai.
🔍 Bạn có biết? Hệ thống lai luôn vượt trội so với phương pháp tìm kiếm đơn lẻ. Tích hợp cả hai phương pháp vào công cụ tìm kiếm AI của bạn để cân bằng giữa hiểu biết ngữ nghĩa và độ chính xác khớp chính xác.
15. Amazon SageMaker (Tốt nhất cho việc quản lý toàn bộ vòng đời ML trên hạ tầng AWS)
qua Amazon SageMaker
SageMaker là lựa chọn hợp lý nếu bạn đã sử dụng AWS và cần các tính năng machine learning (ML) công việc mượt mà với hạ tầng hiện có. Các notebook được quản lý giúp loại bỏ rắc rối trong việc thiết lập máy chủ, trong khi các thuật toán tích hợp sẵn xử lý các trường hợp sử dụng phổ biến mà không cần mã tùy chỉnh.
Ground Truth giúp tạo ra các bộ dữ liệu đào tạo chất lượng cao thông qua các quy trình chú thích được quản lý, đặc biệt hữu ích khi cần nhân viên nhãn con người cho dữ liệu hình ảnh hoặc văn bản.
Khi mô hình đã sẵn sàng cho sản xuất, SageMaker sẽ xử lý các phức tạp trong triển khai như cân bằng tải và tự động mở rộng quy mô. Tất cả chi phí sẽ được tính qua tài khoản AWS hiện có của bạn, giúp quản lý chi phí trở nên đơn giản hơn.
Các tính năng nổi bật của Amazon SageMaker
- Đào tạo mô hình bằng cơ sở hạ tầng được quản lý tự động phân bổ tài nguyên dựa trên kích thước tập dữ liệu và yêu cầu tính toán.
- Triển khai mô hình thông qua các điểm cuối có khả năng mở rộng, xử lý các đợt tăng đột biến lưu lượng và tự động điều chỉnh sức chứa tính toán dựa trên nhu cầu.
- Tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng điều chỉnh siêu tham số tự động, kiểm tra hàng nghìn kết hợp để tìm ra các cài đặt tối ưu.
- Theo dõi các mô hình sản xuất bằng tích hợp CloudWatch, đang theo dõi độ chính xác dự đoán, độ trễ và các chỉ số chất lượng dữ liệu.
Giới hạn của Amazon SageMaker
- Cấu trúc giá phức tạp của nó có thể dẫn đến chi phí không mong muốn khi sử dụng quy mô lớn, vì nó không rõ ràng.
- Có một quá trình học tập cần thiết cho các nhóm chưa quen thuộc với hệ sinh thái và dịch vụ của AWS.
- Giao diện của công cụ có thể chậm hoặc khó điều hướng do các lỗi kỹ thuật.
- Sử dụng Amazon SageMaker khiến việc chuyển đổi sang các nhà cung cấp đám mây khác trở nên khó khăn.
Giá cả của Amazon SageMaker
- SageMaker Unified Studio: Miễn phí
- Giá cả tùy chỉnh
Đánh giá và nhận xét về Amazon SageMaker
- G2: 4.3/5 (45 đánh giá)
- Capterra: Không đủ đánh giá
Người dùng thực tế đánh giá thế nào về Amazon SageMaker?
Điều tôi thích nhất ở Amazon SageMaker là khả năng quản lý toàn bộ vòng đời học máy trên một nền tảng tích hợp duy nhất. Nó đơn giản hóa quá trình xây dựng, đào tạo và triển khai mô hình đồng thời cung cấp khả năng mở rộng và các công cụ mạnh mẽ như SageMaker Studio và điều chỉnh mô hình tự động hóa.
Điều tôi thích nhất ở Amazon SageMaker là khả năng quản lý toàn bộ vòng đời học máy trên một nền tảng tích hợp duy nhất. Nó đơn giản hóa quá trình xây dựng, đào tạo và triển khai mô hình đồng thời cung cấp khả năng mở rộng và các công cụ mạnh mẽ như SageMaker Studio và điều chỉnh mô hình tự động hóa.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Đừng đào tạo những gì bạn không thể cấu trúc. Trước khi chuyển sang tinh chỉnh, hãy tự hỏi: Liệu điều này có thể giải quyết bằng logic có cấu trúc kết hợp với mô hình cơ sở không? Ví dụ, thay vì đào tạo mô hình để nhận diện loại hóa đơn, hãy thêm một bộ phân loại đơn giản lọc dựa trên metadata trước tiên.
Tối ưu hóa quy trình làm việc của bạn với ClickUp
Có rất nhiều lựa chọn thay thế Hugging Face trên thị trường, nhưng tại sao lại giới hạn ở mô hình và API?
ClickUp nâng tầm trải nghiệm.
Với ClickUp Brain và Brain MAX, bạn có thể viết nhanh hơn, tóm tắt nội dung trong vài giây và chạy các tác vụ tự động hóa hiểu ý bạn. Tính năng này được tích hợp trực tiếp vào các nhiệm vụ ClickUp, tài liệu và trò chuyện của bạn, giúp bạn không cần phải chuyển đổi giữa các công cụ hoặc tab.
Đăng ký ClickUp và xem tại sao nó là lựa chọn thông minh nhất thay thế Hugging Face trong lĩnh vực này! ✅