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.
О Сагифи
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.
Разработано для инженеров машинного обучения и групп по работе с данными
Независимо от того, являетесь ли вы индивидуальным разработчиком, членом команды по анализу данных или создаете масштабные продукты на основе ИИ, Sagify предлагает практичную платформу для более быстрого перехода от прототипа к производству без необходимости управления низкоуровневыми облачными конфигурациями.
Основные возможности Sagify
От кода до развернутой модели за один день
Sagify позволяет вам обучать, настраивать и развертывать модели с помощью одной команды. Вам нужно только написать логику модели — Sagify позаботится о предоставлении, масштабировании, настройке гиперпараметров и развертывании в AWS SageMaker.
Единый шлюз для больших языковых моделей
Sagify включает LLM Gateway, который подключается как к фирменным моделям (например, OpenAI или Anthropic), так и к моделям с открытым исходным кодом (например, LLaMA или Stable Diffusion). Это позволяет использовать различные модели через единый REST API, сокращая накладные расходы на интеграцию.
Автоматизация машинного обучения на AWS
Полная интеграция AWS SageMaker
Sagify глубоко интегрируется с SageMaker, позволяя автоматизировать сборки Docker, задания по обучению, развертывания моделей и пакетный вывод с помощью простых команд CLI. Он поддерживает точечные экземпляры, маркировку ресурсов и оптимизацию гиперпараметров.
Однолинейное развертывание моделей Foundation
Вы можете развернуть Hugging Face, OpenAI или пользовательские модели фундамента, используя предопределенные шаблоны — нет необходимости писать код или настраивать инфраструктуру вручную.
Инфраструктура LLM без головной боли
RESTful API для LLM
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.
Варианты локального и облачного хостинга
Sagify поддерживает запуск LLM Gateway локально через Docker или его развертывание в AWS Fargate. Эта гибкость позволяет вам создавать прототип локально и масштабировать в производстве без особых усилий.
Расширенные варианты использования МО
Пакетный вывод для объемных рабочих процессов
Sagify поддерживает крупномасштабную пакетную обработку заданий ML или встраивания с использованием S3 и AWS SageMaker. Идеально подходит для систем рекомендаций, индексации поиска и офлайн-прогнозирования.
Встроенная оптимизация гиперпараметров
Благодаря поддержке байесовской оптимизации вы можете настраивать свои модели для лучшей производительности. Sagify предоставляет все необходимые инструменты для определения диапазонов параметров, постановки целей и мониторинга результатов непосредственно через AWS.
Инструменты разработчика и расширяемость
SDK и CLI
Sagify включает в себя как Python SDK, так и полнофункциональный CLI. Этот двойной интерфейс позволяет автоматизировать рабочие процессы в ваших приложениях или управлять экспериментами интерактивно из терминала.
Модульная архитектура для индивидуальной настройки
Инструмент построен на модульной структуре, что позволяет легко заменять или расширять компоненты, такие как логика модели, конечные точки или конфигурации обучения, не влияя на весь конвейер.