finetuner面向任务的微调，以便在神经搜索中更好地嵌入

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https://github.com/jina-ai/finetuner
Finetuner logo: Finetuner helps you to create experiments in order to improve embeddings on search tasks. It accompanies you to deliver the last mile of performance-tuning for neural search applications.

面向任务的微调，以便在神经搜索中更好地嵌入

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微调是提高神经搜索任务性能的有效方法。但是，设置和执行微调可能非常耗时且占用大量资源。

Jina AI 的微调器通过简化工作流程并处理云中的所有复杂性和基础设施，使微调变得更容易、更快捷。借助 Finetuner，您可以轻松增强预训练模型的性能，使其无需大量标签或昂贵的硬件即可投入生产。

🎏 更好的嵌入：为语义搜索、视觉相似性搜索、跨模式文本<>图像搜索、推荐系统、聚类、重复检测、异常检测或其他用途创建高质量的嵌入。

⏰ 低预算，高期望：显著提高模型性能，充分利用短至几百个训练样本，并在短短一小时内完成微调。

📈 性能承诺：增强预训练模型的性能，以便它们在特定领域的应用程序上提供最先进的性能。

🔱 简单而强大：轻松访问 40+ 主流损失函数、10+ 优化器、图层修剪、权重冻结、降维、硬负挖掘、跨模态模型和分布式训练。

☁ 全云：使用我们的 GPU 基础设施进行训练，在 Jina AI Cloud 上管理运行、实验和工件，无需担心资源可用性、复杂的集成或基础设施成本。