Helicone
Observabilidad y monitoreo de LLM de código abierto
Gratis
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.
Acerca de Sagify
Simplificación de la implementación del aprendizaje automático
Sagify es una herramienta intuitiva para desarrolladores que simplifica la creación e implementación de aplicaciones de aprendizaje automático (ML) y modelos de lenguaje grandes (LLM) en AWS SageMaker. Ofrece una interfaz de línea de comandos clara y una estructura modular para que los usuarios puedan centrarse en el desarrollo de modelos, no en la infraestructura.
Diseñado para ingenieros de ML y equipos de datos
Ya sea que sea un desarrollador individual, parte de un equipo de ciencia de datos o esté creando productos de IA a escala, Sagify ofrece un marco práctico para pasar del prototipo a la producción más rápido, sin administrar configuraciones de nube de bajo nivel.
Capacidades principales de Sagify
Del código al modelo implementado en un día
Sagify te permite entrenar, ajustar e implementar modelos con un solo comando. Solo necesitas escribir la lógica de tu modelo: Sagify se encarga del aprovisionamiento, el escalado, el ajuste de hiperparámetros y la implementación en AWS SageMaker.
Puerta de enlace unificada para modelos de lenguaje grandes
Sagify incluye una puerta de enlace LLM que se conecta tanto a modelos propietarios (como OpenAI o Anthropic) como a modelos de código abierto (como LLaMA o Stable Diffusion). Esto permite usar diferentes modelos a través de una única API REST, lo que reduce la sobrecarga de integración.
Automatización del aprendizaje automático en AWS
Integración completa con AWS SageMaker
Sagify se integra a fondo con SageMaker, lo que permite compilaciones automatizadas de Docker, trabajos de entrenamiento, despliegues de modelos e inferencia por lotes mediante comandos CLI sencillos. Admite instancias puntuales, etiquetado de recursos y optimización de hiperparámetros.
Implementación de una línea de modelos de cimentación
Puede implementar Hugging Face, OpenAI o modelos de base personalizados mediante plantillas predefinidas, sin necesidad de escribir código ni configurar la infraestructura manualmente.
Infraestructura LLM sin dolores de cabeza
API RESTful para LLM
LLM Gateway ofrece una interfaz consistente para enviar solicitudes, recibir finalizaciones, generar imágenes o extraer incrustaciones entre múltiples proveedores. Esto es ideal para aplicaciones que necesitan cambiar o probar el rendimiento de LLM sin reescribir la lógica del backend.
Opciones de alojamiento local y en la nube
Sagify permite ejecutar LLM Gateway localmente mediante Docker o implementarlo en AWS Fargate. Esta flexibilidad permite crear prototipos localmente y escalar en producción sin esfuerzo.
Casos de uso de ML avanzado
Inferencia por lotes para flujos de trabajo de gran volumen
Sagify admite el procesamiento por lotes a gran escala de trabajos de ML o de incrustación mediante S3 y AWS SageMaker. Ideal para sistemas de recomendación, indexación de búsquedas y predicciones offline.
Optimización de hiperparámetros incorporada
Gracias a la compatibilidad con la optimización bayesiana, puede optimizar sus modelos para obtener un mejor rendimiento. Sagify proporciona todas las herramientas necesarias para definir rangos de parámetros, establecer objetivos y supervisar resultados directamente a través de AWS.
Herramientas para desarrolladores y extensibilidad
SDK y CLI
Sagify incluye un SDK de Python y una CLI completa. Esta interfaz dual te permite automatizar flujos de trabajo en tus aplicaciones o gestionar experimentos de forma interactiva desde la terminal.
Arquitectura modular para personalización
La herramienta está construida en torno a una estructura modular, lo que facilita el reemplazo o la ampliación de componentes como la lógica del modelo, los puntos finales o las configuraciones de entrenamiento sin afectar el proceso general.