Helicone
Açık Kaynaklı LLM Gözlemlenebilirlik ve İzleme
Ücretsiz
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
Makine Öğrenimi Dağıtımını Basitleştirme
Sagify, AWS SageMaker'da makine öğrenimi (ML) ve büyük dil modeli (LLM) uygulamaları oluşturma ve dağıtma karmaşıklığını ortadan kaldıran geliştirici dostu bir araçtır. Kullanıcıların altyapıya değil model geliştirmeye odaklanabilmesi için temiz, komut satırı arayüzü ve modüler bir yapı sağlar.
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
Bir Günde Koddan Dağıtılan Modele
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.
Büyük Dil Modelleri için Birleşik Ağ Geçidi
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
Tam AWS SageMaker Entegrasyonu
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
Önceden tanımlanmış şablonları kullanarak Hugging Face, OpenAI veya özel temel modelleri dağıtabilirsiniz; kod yazmanıza veya altyapıyı manuel olarak yapılandırmanıza gerek kalmaz.
LLM Infrastructure Without the Headaches
RESTful API for LLMs
LLM Gateway, istemleri göndermek, tamamlamaları almak, görüntüler oluşturmak veya birden fazla sağlayıcı arasında yerleştirmeleri çıkarmak için tutarlı bir arayüz sunar. Bu, arka uç mantığını yeniden yazmadan LLM performansını değiştirmesi veya test etmesi gereken uygulamalar için idealdir.
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.
Dahili Hiperparametre Optimizasyonu
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.
Geliştirici Araçları ve Genişletilebilirlik
SDK ve 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.
Özelleştirme için Modüler Mimari
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.