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Open-Source-LLM-Beobachtbarkeit und -Überwachung
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Sagify
Sagify accelerates machine learning and LLM deployment on AWS SageMaker with minimal configuration. Streamline training, tuning, and deployment using a unified, no-code-friendly interface.
Über Sagify
Vereinfachung der Bereitstellung von maschinellem Lernen
Sagify ist ein entwicklerfreundliches Tool, das die Erstellung und Bereitstellung von Machine-Learning- (ML) und Large-Language-Model- (LLM)-Anwendungen auf AWS SageMaker vereinfacht. Es bietet eine übersichtliche Befehlszeilenschnittstelle und eine modulare Struktur, sodass sich Benutzer auf die Modellentwicklung konzentrieren können, anstatt sich um die Infrastruktur kümmern zu müssen.
Entwickelt für ML-Ingenieure und Datenteams
Egal, ob Sie Einzelentwickler sind, Teil eines Data-Science-Teams oder KI-Produkte im großen Maßstab entwickeln: Sagify bietet ein praktisches Framework, um schneller vom Prototyp zur Produktion zu gelangen, ohne Cloud-Konfigurationen auf niedriger Ebene verwalten zu müssen.
Kernfunktionen von Sagify
Vom Code zum bereitgestellten Modell an einem Tag
Mit Sagify können Sie Modelle mit einem einzigen Befehl trainieren, optimieren und bereitstellen. Sie müssen lediglich Ihre Modelllogik schreiben — Sagify kümmert sich um Bereitstellung, Skalierung, Hyperparameter-Optimierung und Bereitstellung in AWS SageMaker.
Einheitliches Gateway für große Sprachmodelle
Sagify enthält ein LLM-Gateway, das sowohl proprietäre Modelle (wie OpenAI oder Anthropic) als auch Open-Source-Modelle (wie LLaMA oder Stable Diffusion) verbindet. Dadurch können Sie verschiedene Modelle über eine einzige REST-API nutzen und so den Integrationsaufwand reduzieren.
Automatisierung des maschinellen Lernens auf AWS
Vollständige AWS SageMaker-Integration
Sagify ist eng mit SageMaker integriert und ermöglicht automatisierte Docker-Builds, Trainingsjobs, Modellbereitstellungen und Batch-Inferenz über einfache CLI-Befehle. Es unterstützt Spot-Instances, Ressourcen-Tagging und Hyperparameter-Optimierung.
Einzeilige Bereitstellung von Foundation-Modellen
Sie können Hugging Face, OpenAI oder benutzerdefinierte Basismodelle mithilfe vordefinierter Vorlagen bereitstellen — Sie müssen keinen Code schreiben oder die Infrastruktur manuell konfigurieren.
LLM-Infrastruktur ohne Kopfschmerzen
RESTful API für LLMs
Das LLM-Gateway bietet eine konsistente Schnittstelle zum Senden von Eingabeaufforderungen, Empfangen von Vervollständigungen, Generieren von Bildern oder Extrahieren von Einbettungen über mehrere Anbieter hinweg. Dies ist ideal für Apps, die die LLM-Leistung wechseln oder testen müssen, ohne die Backend-Logik neu schreiben zu müssen.
Lokale und Cloud-Hosting-Optionen
Sagify unterstützt die lokale Ausführung des LLM-Gateways über Docker oder die Bereitstellung in AWS Fargate. Diese Flexibilität ermöglicht Ihnen die Erstellung lokaler Prototypen und die mühelose Skalierung in der Produktion.
Erweiterte ML-Anwendungsfälle
Batch-Inferenz für Workflows mit hohem Volumen
Sagify unterstützt die umfangreiche Stapelverarbeitung von ML- oder Einbettungsaufträgen mit S3 und AWS SageMaker. Ideal für Empfehlungssysteme, Suchindizierung und Offline-Vorhersagen.
Integrierte Hyperparameter-Optimierung
Dank der Unterstützung der Bayes-Optimierung können Sie Ihre Modelle für eine bessere Leistung optimieren. Sagify bietet alle erforderlichen Tools zum Definieren von Parameterbereichen, Festlegen von Zielen und Überwachen der Ergebnisse direkt über AWS.
Entwicklertools und Erweiterbarkeit
SDK und CLI
Sagify enthält sowohl ein Python SDK als auch eine voll funktionsfähige CLI. Diese duale Schnittstelle ermöglicht es Ihnen, Workflows in Ihren Apps zu automatisieren oder Experimente interaktiv vom Terminal aus zu verwalten.
Modulare Architektur für individuelle Anpassung
Das Tool basiert auf einer modularen Struktur, sodass Komponenten wie Modelllogik, Endpunkte oder Trainingskonfigurationen problemlos ersetzt oder erweitert werden können, ohne die gesamte Pipeline zu beeinträchtigen.