Helicone
Open-Source-LLM-Beobachtbarkeit und -Überwachung
Kostenlos
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.
About 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.
Designed for ML Engineers and Data Teams
Whether you’re a solo developer, part of a data science team, or building AI products at scale, Sagify offers a practical framework to move from prototype to production faster, without managing low-level cloud configurations.
Core Capabilities of Sagify
Vom Code zum bereitgestellten Modell an einem Tag
Sagify lets you train, tune, and deploy models with a single command. You only need to write your model logic—Sagify takes care of provisioning, scaling, hyperparameter tuning, and deployment to AWS SageMaker.
Einheitliches Gateway für große Sprachmodelle
Sagify includes an LLM Gateway that connects to both proprietary models (like OpenAI or Anthropic) and open-source models (like LLaMA or Stable Diffusion). This lets you use different models via a single REST API, reducing integration overhead.
Machine Learning Automation on AWS
Vollständige AWS SageMaker-Integration
Sagify deeply integrates with SageMaker, allowing automated Docker builds, training jobs, model deployments, and batch inference through simple CLI commands. It supports spot instances, resource tagging, and hyperparameter optimization.
One-Line Deployment of Foundation Models
Sie können Hugging Face, OpenAI oder benutzerdefinierte Basismodelle mithilfe vordefinierter Vorlagen bereitstellen — Sie müssen keinen Code schreiben oder die Infrastruktur manuell konfigurieren.
LLM Infrastructure Without the Headaches
RESTful API for 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.
Local and Cloud Hosting Options
Sagify supports running the LLM Gateway locally via Docker or deploying it to AWS Fargate. This flexibility allows you to prototype locally and scale in production effortlessly.
Advanced ML Use Cases
Batch Inference for High-Volume Workflows
Sagify supports large-scale batch processing of ML or embedding jobs using S3 and AWS SageMaker. Ideal for recommendation systems, search indexing, and offline predictions.
Integrierte Hyperparameter-Optimierung
With support for Bayesian optimization, you can fine-tune your models for better performance. Sagify provides all the tools needed to define parameter ranges, set objectives, and monitor results directly through AWS.
Entwicklertools und Erweiterbarkeit
SDK und CLI
Sagify includes both a Python SDK and a full-featured CLI. This dual interface allows you to automate workflows within your apps or manage experiments interactively from the terminal.
Modulare Architektur für individuelle Anpassung
The tool is built around a modular structure, making it easy to replace or extend components such as model logic, endpoints, or training configurations without affecting the overall pipeline.