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オープンソースの LLM 可観測性と監視
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Sagify
Sagify は、最小限の設定で AWS SageMaker への機械学習と LLM の導入を加速します。統合されたノーコード対応のインターフェースを使用して、トレーニング、チューニング、導入を効率化します。
サギファイについて
機械学習の導入を簡素化
Sagify は、AWS SageMaker 上で機械学習 (ML) および大規模言語モデル (LLM) アプリケーションを構築およびデプロイする際の複雑さを軽減する、開発者向けのツールです。わかりやすいコマンドラインインターフェイスとモジュール構造を備えているため、ユーザーはインフラストラクチャではなくモデル開発に集中できます。
MLエンジニアとデータチーム向けに設計
単独の開発者でも、データ サイエンス チームの一員でも、大規模な AI 製品を構築している場合でも、Sagify は、低レベルのクラウド構成を管理することなく、プロトタイプから本番環境への移行を迅速化するための実用的なフレームワークを提供します。
Sagifyのコア機能
コードからデプロイ済みモデルまで 1 日で
Sagify を使えば、たった 1 つのコマンドでモデルのトレーニング、チューニング、デプロイが可能です。モデルのロジックを記述するだけで、Sagify がプロビジョニング、スケーリング、ハイパーパラメータのチューニング、AWS SageMaker へのデプロイをすべて処理します。
大規模言語モデルのための統合ゲートウェイ
Sagifyには、OpenAIやAnthropicなどの独自モデルとLLaMAやStable Diffusionなどのオープンソースモデルの両方に接続できるLLMゲートウェイが含まれています。これにより、単一のREST APIを介して複数のモデルを利用できるため、統合のオーバーヘッドが削減されます。
AWS での機械学習の自動化
AWS SageMakerとの完全な統合
Sagify は SageMaker と緊密に統合されており、シンプルな CLI コマンドで Docker ビルド、トレーニングジョブ、モデルのデプロイ、バッチ推論の自動化を実現します。スポットインスタンス、リソースのタグ付け、ハイパーパラメータの最適化もサポートしています。
基盤モデルのワンライン展開
事前定義されたテンプレートを使用して、Hugging Face、OpenAI、またはカスタム基盤モデルをデプロイできます。コードを記述したり、インフラストラクチャを手動で構成したりする必要はありません。
頭痛の種を解消するLLMインフラストラクチャ
LLM 向け RESTful API
LLMゲートウェイは、複数のプロバイダー間でプロンプトの送信、補完の受信、画像の生成、埋め込みの抽出を行うための一貫したインターフェースを提供します。これは、バックエンドロジックを書き換えることなく、LLMの切り替えやパフォーマンステストが必要なアプリに最適です。
ローカルおよびクラウドホスティングオプション
Sagifyは、LLMゲートウェイをDocker経由でローカルで実行することも、AWS Fargateにデプロイすることもできます。この柔軟性により、ローカルでプロトタイプを作成し、本番環境に容易にスケールアップできます。
高度なMLユースケース
大規模ワークフローのためのバッチ推論
Sagifyは、S3とAWS SageMakerを使用した大規模なMLバッチ処理や埋め込みジョブをサポートします。レコメンデーションシステム、検索インデックス作成、オフライン予測などに最適です。
ハイパーパラメータ最適化の組み込み
ベイズ最適化のサポートにより、モデルを微調整してパフォーマンスを向上させることができます。Sagify は、パラメータ範囲の定義、目標の設定、AWS 経由の結果の直接モニタリングに必要なすべてのツールを提供します。
開発者ツールと拡張性
SDKとCLI
Sagifyには、Python SDKとフル機能のCLIの両方が含まれています。このデュアルインターフェースにより、アプリ内のワークフローを自動化したり、ターミナルからインタラクティブに実験を管理したりできます。
カスタマイズのためのモジュラーアーキテクチャ
このツールはモジュール構造に基づいて構築されているため、パイプライン全体に影響を与えることなく、モデル ロジック、エンドポイント、トレーニング構成などのコンポーネントを簡単に置き換えたり拡張したりできます。