Helicone
Helicone: открытый исходный код LLM для наблюдения и мониторинга
Бесплатно
Sagify
Sagify ускоряет машинное обучение и развертывание LLM на AWS SageMaker с минимальной настройкой. Оптимизируйте обучение, настройку и развертывание с помощью унифицированного интерфейса, не требующего написания кода.
О Sagify
Упрощение развертывания машинного обучения
Sagify — это удобный для разработчиков инструмент, который упрощает создание и развертывание приложений машинного обучения (ML) и больших языковых моделей (LLM) в AWS SageMaker. Он предоставляет понятный интерфейс командной строки и модульную структуру, позволяя пользователям 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 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 обучать, настраивать и развертывать модели одной командой. Вам нужно только написать логику модели — Sagify позаботится о выделении ресурсов, масштабировании, настройке гиперпараметров и развертывании в AWS SageMaker.
Единый шлюз для больших языковых моделей
Sagify включает в себя LLM Gateway, который подключается как к проприетарным 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, снижая затраты на интеграцию.
Автоматизация машинного обучения на AWS
Полная интеграция AWS SageMaker
Sagify тесно интегрируется с SageMaker, позволяя автоматизировать сборку Docker, задания обучения, развертывание моделей и пакетный вывод с помощью простых команд CLI. Sagify поддерживает точечные экземпляры, тегирование ресурсов и оптимизацию гиперпараметров.
Однолинейное развертывание моделей Foundation
Вы можете развернуть Hugging Face, OpenAI или пользовательские базовые модели, используя предопределенные шаблоны — нет необходимости писать код или настраивать инфраструктуру вручную.
Инфраструктура LLM без головной боли
RESTful API для LLM
LLM Gateway предлагает единый интерфейс для отправки запросов, получения ответов на автодополнение, генерации изображений и извлечения вложений между несколькими поставщиками. Это идеально подходит для приложений, которым требуется переключение или тестирование производительности LLM без переписывания бэкенд-логики.
Варианты локального и облачного хостинга
Sagify поддерживает запуск LLM Gateway локально через Docker или его развертывание в AWS Fargate. Эта гибкость позволяет создавать прототипы локально и легко масштабировать их в процессе производства.
Расширенные варианты использования машинного обучения
Пакетный вывод для высокообъемных рабочих процессов
Sagify поддерживает крупномасштабную пакетную обработку заданий машинного обучения или встраивания с использованием S3 и AWS SageMaker. Идеально подходит для рекомендательных систем, поисковой индексации и офлайн-предсказаний.
Встроенная оптимизация гиперпараметров
Благодаря поддержке байесовской оптимизации вы можете точно настроить свои модели для повышения 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 приложениях или интерактивно управлять экспериментами из терминала.
Модульная архитектура для 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.