Helicone
Открытый исходный код LLM Наблюдаемость и мониторинг
Бесплатно
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
Упрощение развертывания машинного обучения
Sagify — это удобный для разработчиков инструмент, который устраняет сложность создания и развертывания приложений машинного обучения (ML) и большой языковой модели (LLM) на AWS SageMaker. Он предоставляет понятный интерфейс командной строки и модульную структуру, чтобы пользователи могли сосредоточиться на разработке модели, а не на инфраструктуре.
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
От кода до развернутой модели за один день
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.
Единый шлюз для больших языковых моделей
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
Полная интеграция AWS SageMaker
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
Вы можете развернуть Hugging Face, OpenAI или пользовательские модели фундамента, используя предопределенные шаблоны — нет необходимости писать код или настраивать инфраструктуру вручную.
LLM Infrastructure Without the Headaches
RESTful API for LLMs
LLM Gateway предлагает согласованный интерфейс для отправки подсказок, получения дополнений, генерации изображений или извлечения вложений между несколькими поставщиками. Это идеально подходит для приложений, которым необходимо переключаться или тестировать производительность LLM без переписывания бэкэнд-логики.
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.
Встроенная оптимизация гиперпараметров
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.
Инструменты разработчика и расширяемость
SDK и 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.
Модульная архитектура для индивидуальной настройки
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.