Características Principais

• Treinamento Sem Código: Interface web simples para treinamento de modelos
• Múltiplas Tarefas: Classificação de texto, NER, resposta a perguntas, classificação de imagens
• Otimização Automática: Ajuste de hiperparâmetros e seleção de modelos
• Validação de Dados: Verificações automáticas de qualidade de dados
• Treinamento na Nuvem: Infraestrutura de treinamento escalável

Aplicações para Desenvolvimento IA

• Modelos de Código Personalizados: Treinar modelos na sua base de código
• Detecção de Bugs: Criar modelos para identificar problemas de código
• Classificação de Código: Categorizar código por funcionalidade
• QA de Documentação: Treinar modelos para responder perguntas sobre sua documentação
• Classificação de API: Categorizar automaticamente endpoints de API

Tarefas Suportadas

• Classificação de Texto: Sentimento, intenção, classificação de tópicos
• Reconhecimento de Entidades: Extrair entidades do texto
• Resposta a Perguntas: Construir sistemas de QA personalizados
• Classificação de Imagens: Tarefas de visão computacional
• Dados Tabulares: Predição de dados estruturados

Processo de Treinamento

1. Upload de Dados: CSV, JSON, ou conectar a datasets do Hub
2. Configurar: Selecionar tipo de tarefa e parâmetros do modelo
3. Treinar: Treinamento automatizado com monitoramento de progresso
4. Avaliar: Avaliação automática do modelo e métricas
5. Implantar: Enviar modelo treinado para o Hub para inferência