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Observabilité et surveillance LLM open source
Gratuit
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.
À propos de Sagify
Simplification du déploiement de l'apprentissage automatique
Sagify est un outil convivial pour les développeurs qui simplifie la création et le déploiement d'applications de machine learning (ML) et de modèles de langage étendus (LLM) sur AWS SageMaker. Il offre une interface de ligne de commande claire et une structure modulaire permettant aux utilisateurs de se concentrer sur le développement des modèles plutôt que sur l'infrastructure.
Conçu pour les ingénieurs ML et les équipes de données
Que vous soyez un développeur solo, un membre d'une équipe de science des données ou que vous créiez des produits d'IA à grande échelle, Sagify offre un cadre pratique pour passer du prototype à la production plus rapidement, sans gérer de configurations cloud de bas niveau.
Fonctionnalités de base de Sagify
Du code au modèle déployé en une journée
Sagify vous permet d'entraîner, d'optimiser et de déployer des modèles avec une seule commande. Il vous suffit d'écrire la logique de votre modèle : Sagify se charge du provisionnement, de la mise à l'échelle, du réglage des hyperparamètres et du déploiement sur AWS SageMaker.
Passerelle unifiée pour les grands modèles linguistiques
Sagify inclut une passerelle LLM qui se connecte à la fois aux modèles propriétaires (comme OpenAI ou Anthropic) et aux modèles open source (comme LLaMA ou Stable Diffusion). Cela vous permet d'utiliser différents modèles via une seule API REST, réduisant ainsi les coûts d'intégration.
Automatisation de l'apprentissage automatique sur AWS
Intégration complète d'AWS SageMaker
Sagify s'intègre parfaitement à SageMaker, permettant l'automatisation des builds Docker, des tâches d'entraînement, des déploiements de modèles et des inférences par lots via de simples commandes CLI. Il prend en charge les instances ponctuelles, le marquage des ressources et l'optimisation des hyperparamètres.
Déploiement en une seule ligne des modèles de fondation
Vous pouvez déployer Hugging Face, OpenAI ou des modèles de fondation personnalisés à l'aide de modèles prédéfinis, sans avoir besoin d'écrire du code ou de configurer l'infrastructure manuellement.
Infrastructure LLM sans les maux de tête
API RESTful pour les LLM
La passerelle LLM offre une interface cohérente pour envoyer des invites, recevoir des complétions, générer des images ou extraire des intégrations entre plusieurs fournisseurs. Elle est idéale pour les applications qui doivent changer de fournisseur LLM ou tester ses performances sans réécrire la logique back-end.
Options d'hébergement local et cloud
Sagify prend en charge l'exécution locale de la passerelle LLM via Docker ou son déploiement sur AWS Fargate. Cette flexibilité vous permet de prototyper localement et de la mettre en production sans effort.
Cas d'utilisation avancés du ML
Inférence par lots pour les flux de travail à volume élevé
Sagify prend en charge le traitement par lots à grande échelle de tâches de ML ou d'intégration via S3 et AWS SageMaker. Idéal pour les systèmes de recommandation, l'indexation de recherche et les prédictions hors ligne.
Optimisation des hyperparamètres intégrée
Grâce à la prise en charge de l'optimisation bayésienne, vous pouvez affiner vos modèles pour optimiser leurs performances. Sagify fournit tous les outils nécessaires pour définir des plages de paramètres, fixer des objectifs et suivre les résultats directement via AWS.
Outils de développement et extensibilité
SDK et CLI
Sagify inclut un SDK Python et une interface CLI complète. Cette double interface vous permet d'automatiser les workflows de vos applications ou de gérer vos expériences de manière interactive depuis le terminal.
Architecture modulaire pour la personnalisation
L'outil est construit autour d'une structure modulaire, ce qui facilite le remplacement ou l'extension de composants tels que la logique du modèle, les points de terminaison ou les configurations de formation sans affecter le pipeline global.