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Slai está pensado para desarrolladores y equipos de aprendizaje automático que quieren crear, probar y servir modelos sin tener que gestionar por su cuenta todo el flujo de trabajo de implementación. Escribe código de entrenamiento o carga un modelo preentrenado en su entorno aislado, conecta conjuntos de datos y dependencias, y prueba las entradas y salidas del modelo antes de implementarlo. ([docs.slai.io](https://docs.slai.io/sandbox/train)) Crea revisiones independientes del modelo para comparar variantes o trabajar en cambios; después, implementa un modelo y accede a él mediante una API o el SDK de Slai. Puede ser adecuado para equipos que desarrollan funciones de aprendizaje automático, como generación de texto, análisis de sentimientos, clasificación de imágenes o sistemas de recomendación. ([docs.slai.io](https://docs.slai.io/sandbox/model-versions))
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