以下是一些可以允许您上传数据然后进行机器学习建模的 AI 网站或工具：
[title]Han：基于现有能力项目应用的思考|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|Teachable Machine：一个由Google开发的机器学习工具|这个项目在很多应用场景中可以被使用，<br>例如商品说明书，自动驾驶，教学互动等多个场景。|AI学习模型|它允许用户快速、简单地创建自己的机器学习模型，而无需专业知识或编程技能。<br><br>你可以用它来教电脑识别图片、声音或人的动作。|使用这个工具的步骤很简单：<br><br>1、收集数据：你可以上传图片、录制声音或动作视频来作为训练数据。<br><br>2、训练模型：用这些数据来训练你的模型，然后测试它能否正确识别新的图片、声音或动作。<br><br>3、导出模型：完成训练后，你可以下载这个模型，或者上传到网上，用在其他项目中。|Teachable Machine提供了多种方式来创建机器学习模型，非常灵活和用户友好。<br><br>1、使用文件或实时捕捉示例：用户可以选择上传已有的图片、音频文件作为数据，也可以直接通过电脑的摄像头或麦克风实时录制视频、声音作为训练数据。<br><br>2、可以在本地完成训练：用户有选项不通过网络发送或处理数据。所有操作，包括数据的收集、模型的训练和应用，都可以在用户自己的电脑上完成，不需要将摄像头或麦克风收集的数据发送到互联网上。这对于隐私保护是非常重要的，特别是当处理敏感信息时。<br><br>3、Teachable Machine”生成的模型是真实的TensorFlow.js模型，可以在任何运行JavaScript的地方工作。<br>此外，还可以将模型导出到不同的格式，以便在其他地方使用，如Coral、Arduino等。|||[https://teachablemachine.withgoogle.com](https://t.co/pZ3hjg3U2t)|||||2024/01/12|
a.Workflow总览图：AI/ML workflow总览公开数据集：如Common Crawl、ImageNet、Open X-Embodiment等私有数据集：如企业内部数据、从其他企业购买数据（如OAI从Reddit购买数据）等互联网爬虫c.数据准备，组件包括：数据标注：对原始数据分类、标记，形成特征标注特征仓库：集中存储和管理数据特征，便于模型训练时的特征选择和复用机器学习平台：提供数据处理、转换和清洗的一站式服务平台（同时也涉及到模型训练及开发阶段）d.模型训练及开发，组件包括：模型库：含预训练和优化后的模型集合，供后续部署和应用机器学习模型框架：提供构建、训练模型的基础架构分布式计算与训练框架：用于模型训练，支持多计算机并行处理Workflow管理（训练跟踪及模型性能诊断）：跟踪模型训练过程，诊断模型性能，优化模型开发流程（同时也涉及到数据准备阶段）e.模型推理，组件包括：模型部署特征服务器（feature server）管理特征数据，将数据转换为模型可理解的特征格式，提高模型推理效率和精度批量预测器（Batch Predictor）&在线模型服务器（Online Model Server）
- ChatGPT的提示词优化及模型切换。首先，团队提供了不同模型的最佳的提示词，以便用户使用；其次，使用Lamini库的API可以快速调整不同模型的提示词；最后，通过一行代码，便可以在OpenAI和开源模型之间切换。-生成大量的输入输出数据。这些数据将展示LLM对它所接收的数据的反应，无论是自然语言（英文）还是JSON格式。团队发布了一个用Lamini库的几行代码生成的50,000个数据点的仓库——只用了100个数据点生成。-用生成数据调整原始模型。除了数据生成器外，他们还分享了一个在生成数据上训练的，由Lamini调整过的LLM模型。-把经过微调的模型进行RLHF。Lamini避免了进行RLHF所需的大规模机器学习（ML）和人类标注（HL）工作人员的需求。-将LLM上穿到云端。只需在应用程序中调用API的端点即可。🔗 https://lamini.ai/