Das Training von KI-Modellen in großem Maßstab erfordert Cloud-Infrastruktur, die für verteilte Berechnungen über Hunderte von GPUs optimiert ist. Hugging Face und Weights & Biases stehen im Mittelpunkt der meisten KI-Trainings-Workflows — Modell-Hosting und Experiment-Tracking bzw. Databricks bietet eine einheitliche Plattform für Daten-Pipelines und Modell-Training auf Spark, während Together AI und Scale AI sich auf effizientes Fine-Tuning und hochwertige Trainingsdaten für Enterprise-Use-Cases konzentrieren.
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