ベーカリー：オープンソースのAIモデルを簡単に微調整し、収益化する

はじめに

Bakeryは、AIスタートアップ、機械学習エンジニア、研究者向けに設計されたプラットフォームで、シンプルで効率的なAIモデルの微調整と収益化サービスを提供します。ユーザーは、コミュニティ主導のデータセットにアクセスしたり、独自のデータセットを作成またはアップロードしたり、モデルのセットアップを微調整したり、Bakeryを通じてマーケットプレイスで収益化したりすることができる。Bakeryは、さまざまなタイプのモデルをサポートし、ユーザーがすぐに始められるように詳細なドキュメントやFAQを提供している。このプラットフォームはまた、データのセキュリティとプライバシーを確保するために分散型ストレージをサポートしている。

機能一覧

• モデリングの微調整ユーザーは、特定のニーズに合わせて様々なAIモデルを簡単に微調整することができます。
• データセット管理コミュニティ主導のデータセットにアクセスして管理したり、独自のデータセットを作成してアップロードしたりできます。
• マネタイゼーション微調整したモデルを市場で収益化する。
• 分散型ストレージデータのセキュリティとプライバシーを確保するため、分散型ストレージをサポートしています。
• ドキュメンテーションとサポート詳細なマニュアルとFAQが用意されているので、すぐに使い始めることができます。

ヘルプの使用

ベーカリープラットフォームの使い方

1. 登録とログイン::
   • 登録」ボタンをクリックし、GoogleまたはGithubアカウントで登録するか、Eメールアドレスで登録してください。
   • すでにアカウントを持っているユーザーは、直接ログインすることができます。
2. データセットを作成またはアップロードする::
   • ログインすると、"Datasets "ページが表示されます。
   • データセットを作成」ボタンをクリックして、データセット情報を入力し、データをアップロードする。
   • または、コミュニティ主導のデータセットを閲覧・選択して使用することもできます。
3. モデルの微調整::
   • モデルの微調整」ページに進み、微調整したいモデルのタイプを選択する。
   • データセットをアップロードまたは選択し、微調整パラメータを設定します。
   • 微調整開始」ボタンをクリックし、微調整が完了するまで待つ。
4. マネタイゼーション・モデル::
   • 微調整が完了すると、「マーケット」ページに移動します。
   • モデルを公開 "ボタンをクリックし、モデル情報と価格を入力してください。
   • モデルをリリースし、市場で収益化を開始する。
5. 分散型ストレージ::
   • 設定画面で、分散ストレージオプションを選択する。
   • データのセキュリティとプライバシーを確保するために、ストレージパラメータを設定します。

詳細な機能操作の流れ

• モデリングの微調整::
  • モデルタイプの選択：画像認識、自然言語処理など、さまざまなAIモデルタイプをサポート。
  • 微調整パラメータの設定：学習率、学習ラウンド数などのパラメータを要件に応じて設定します。
  • リアルタイムのモニタリング：トレーニングの進捗状況やパフォーマンス指標を、微調整プロセス中にリアルタイムでモニタリングします。
• データセット管理::
  • データセット閲覧：コミュニティ主導のデータセットを閲覧し、適切なものを選択して利用する。
  • データセットの作成：ご自身のデータセットをアップロードし、詳細を記入し、データセットの完全性と正確性を確認します。
• マネタイゼーション::
  • モデルリリース：名前、説明、価格など、モデルの詳細を記入してください。
  • 収益管理：収益画面でモデルの売上と収益を確認・管理。
• ドキュメンテーションとサポート::
  • 詳しい説明とFAQは、ドキュメンテーションのページをご覧ください。
  • 公式Discordコミュニティに参加して、他のユーザーと経験や質問を共有しましょう。

これらのステップを踏むことで、ユーザーは簡単にBakeryプラットフォームを使い始め、AIモデルを微調整して収益化し、データのセキュリティとプライバシーを確保するためにコミュニティのリソースと分散型ストレージ技術をフル活用することができる。