Helicone
Observabilidade e monitoramento de LLM de código aberto
Grátis
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.
Sobre a Sagify
Simplificando a implantação do aprendizado de máquina
O Sagify é uma ferramenta amigável ao desenvolvedor que elimina a complexidade de criar e implantar aplicativos de aprendizado de máquina (ML) e modelos de linguagem de grande porte (LLM) no AWS SageMaker. Ele oferece uma interface de linha de comando limpa e uma estrutura modular para que os usuários possam se concentrar no desenvolvimento do modelo, e não na infraestrutura.
Projetado para engenheiros de ML e equipes de dados
Seja você um desenvolvedor solo, parte de uma equipe de ciência de dados ou criando produtos de IA em escala, o Sagify oferece uma estrutura prática para passar do protótipo para a produção mais rapidamente, sem gerenciar configurações de nuvem de baixo nível.
Principais recursos do Sagify
Do código ao modelo implantado em um dia
O Sagify permite treinar, ajustar e implantar modelos com um único comando. Você só precisa escrever a lógica do seu modelo — o Sagify cuida do provisionamento, dimensionamento, ajuste de hiperparâmetros e implantação no AWS SageMaker.
Gateway unificado para grandes modelos de linguagem
O Sagify inclui um Gateway LLM que se conecta a modelos proprietários (como OpenAI ou Anthropic) e modelos de código aberto (como LLaMA ou Stable Diffusion). Isso permite que você use diferentes modelos por meio de uma única API REST, reduzindo a sobrecarga de integração.
Automação de aprendizado de máquina na AWS
Integração completa com AWS SageMaker
O Sagify integra-se profundamente ao SageMaker, permitindo compilações automatizadas do Docker, tarefas de treinamento, implantações de modelos e inferência em lote por meio de comandos CLI simples. Ele suporta instâncias pontuais, marcação de recursos e otimização de hiperparâmetros.
Implantação de uma linha de modelos de fundação
Você pode implantar o Hugging Face, o OpenAI ou modelos de base personalizados usando modelos predefinidos — não há necessidade de escrever código ou configurar a infraestrutura manualmente.
Infraestrutura LLM sem dores de cabeça
API RESTful para LLMs
O LLM Gateway oferece uma interface consistente para enviar prompts, receber conclusões, gerar imagens ou extrair embeddings entre vários provedores. Isso é ideal para aplicativos que precisam alternar ou testar o desempenho do LLM sem reescrever a lógica do backend.
Opções de hospedagem local e em nuvem
O Sagify oferece suporte à execução do LLM Gateway localmente via Docker ou à implantação no AWS Fargate. Essa flexibilidade permite que você crie protótipos localmente e escale em produção sem esforço.
Casos de uso de ML avançado
Inferência em lote para fluxos de trabalho de alto volume
O Sagify oferece suporte ao processamento em lote de ML em larga escala ou à incorporação de tarefas usando S3 e AWS SageMaker. Ideal para sistemas de recomendação, indexação de pesquisa e previsões offline.
Otimização de hiperparâmetros integrada
Com suporte para otimização bayesiana, você pode ajustar seus modelos para obter melhor desempenho. O Sagify fornece todas as ferramentas necessárias para definir intervalos de parâmetros, definir objetivos e monitorar resultados diretamente pela AWS.
Ferramentas de desenvolvedor e extensibilidade
SDK e CLI
O Sagify inclui um SDK Python e uma CLI completa. Essa interface dupla permite automatizar fluxos de trabalho em seus aplicativos ou gerenciar experimentos interativamente a partir do terminal.
Arquitetura Modular para Personalização
A ferramenta é construída em torno de uma estrutura modular, facilitando a substituição ou extensão de componentes como lógica do modelo, endpoints ou configurações de treinamento sem afetar o pipeline geral.