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dstack ist ein Open-Source-Container-Orchestrator, der für KI- und ML-Teams entwickelt wurde. Er vereinfacht die Workload-Orchestrierung und maximiert die GPU-Auslastung über jeden Cloud-Anbieter, On-Premise-Cluster oder beschleunigte Hardware hinweg. Er bietet eine einheitliche Rechenschicht und optimiert Entwicklung, Training und Modellbereitstellung.

UbiOps ist eine leistungsstarke MLOps-Plattform für das Bereitstellen, Orchestrieren und Trainieren von KI-Modellen. Sie ermöglicht es Datenwissenschaftlern und KI-Teams, ihre Modelle nahtlos auf jeder Infrastruktur – lokal, hybrid oder multi-cloud – bereitzustellen, zu verwalten und zu skalieren, ohne tiefgreifende technische Kenntnisse. Die Plattform übernimmt die Containerisierung, API-Erstellung und automatische Skalierung und beschleunigt so den Weg von der Entwicklung zur Produktion für verschiedene KI-Anwendungen, einschließlich Generativer KI und Computer Vision.

Ein auf den Menschen ausgerichtetes Python-Framework, ursprünglich von Netflix, zum Erstellen und Verwalten von realen Data-Science-, ML- und KI-Projekten. Es vereinfacht die Workflow-Orchestrierung, das Datenmanagement und die Modellbereitstellung und ermöglicht schnelles Prototyping und skalierbare Produktionspipelines.

Dagworks bietet eine Suite von Open-Source-Entwicklertools, Hamilton und Burr, die für die Erstellung, das Debugging und die Beobachtung zuverlässiger KI-Anwendungen konzipiert sind. Hamilton standardisiert ML- und Datenpipelines für schnellere Iterationen und klare Datenherkunft, während Burr die Erstellung komplexer, zustandsbehafteter RAG- und Agentensysteme mit integrierter Beobachtbarkeit vereinfacht.

Remyx ist eine ExperimentOps-Plattform, die für die KI-Entwicklung konzipiert wurde. Sie hilft KI- und Produktteams, Wissen zu operationalisieren, indem sie ein kollaboratives Studio für strukturierte, wiederverwendbare und nachverfolgbare Experimente bereitstellt. Durch die Konzentration auf benutzerdefinierte Metriken und geführte Lernschleifen beschleunigt Remyx den KI-Entwicklungszyklus und stellt sicher, dass KI-Systeme auf reale Geschäftsziele und Benutzer-Auswirkungen ausgerichtet sind.

dstack ist ein Open-Source-Container-Orchestrator, der für KI- und ML-Teams entwickelt wurde. Er vereinfacht die Workload-Orchestrierung und maximiert die GPU-Auslastung über jeden Cloud-Anbieter, On-Premise-Cluster oder beschleunigte Hardware hinweg. Er bietet eine einheitliche Rechenschicht und optimiert Entwicklung, Training und Modellbereitstellung.

UbiOps ist eine leistungsstarke MLOps-Plattform für das Bereitstellen, Orchestrieren und Trainieren von KI-Modellen. Sie ermöglicht es Datenwissenschaftlern und KI-Teams, ihre Modelle nahtlos auf jeder Infrastruktur – lokal, hybrid oder multi-cloud – bereitzustellen, zu verwalten und zu skalieren, ohne tiefgreifende technische Kenntnisse. Die Plattform übernimmt die Containerisierung, API-Erstellung und automatische Skalierung und beschleunigt so den Weg von der Entwicklung zur Produktion für verschiedene KI-Anwendungen, einschließlich Generativer KI und Computer Vision.

OctoAI ist eine Hochleistungs-Rechenplattform für Entwickler, um generative KI-Modelle effizient auszuführen, anzupassen und zu skalieren. Sie bietet optimierte, produktionsreife API-Endpunkte für beliebte Open-Source-Modelle wie Llama, Mixtral und Stable Diffusion. Durch die Konzentration auf tiefgreifende Systemoptimierungen bietet OctoAI schnellere Inferenzgeschwindigkeiten und niedrigere Kosten, sodass Unternehmen skalierbare KI-Anwendungen erstellen und bereitstellen können, ohne komplexe Infrastrukturen verwalten zu müssen.

Replicate ist eine Cloud-Plattform für Entwickler, um KI-Modelle über eine einfache API auszuführen, zu optimieren und bereitzustellen. Sie eliminiert die Notwendigkeit, komplexe Infrastrukturen zu verwalten, und bietet Zugriff auf Tausende von Modellen mit Pay-per-Use-Preisen und automatischer Skalierung.

Modal ist eine hochleistungsfähige, serverlose Infrastrukturplattform für KI- und ML-Entwickler. Sie ermöglicht es Ihnen, Python-Funktionen mit einer einzigen Codezeile in der Cloud auszuführen und bietet sofortigen Zugriff auf GPUs, automatische Skalierung von null auf Tausende von Containern und sekundengenaue Abrechnung. Beseitigen Sie den Infrastrukturaufwand und konzentrieren Sie sich auf die Erstellung und Bereitstellung rechenintensiver Anwendungen wie generative KI, Batch-Verarbeitung und Datenanalyse.

Baseten ist eine produktionsreife Inferenzplattform für die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von KI-Modellen. Sie bietet hochleistungsfähige Laufzeitumgebungen, nahtlose Entwickler-Workflows und flexible Bereitstellungsoptionen (Cloud, Self-Hosted, Hybrid). Ideal für Ingenieur- und ML-Teams, die geschäftskritische KI-Anwendungen erstellen.

MLflow ist eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus. Sie ermöglicht Entwicklern und Datenwissenschaftlern, Experimente zu verfolgen, Code in reproduzierbare Läufe zu verpacken, Modelle zu versionieren und zu teilen sowie sie in die Produktion zu überführen, und unterstützt sowohl traditionelles ML als auch moderne GenAI-Anwendungen.

Orq.ai ist eine End-to-End-Kollaborationsplattform für generative KI, die für Softwareteams entwickelt wurde, um LLM-Anwendungen vom Prototyp bis zur Produktion zu skalieren. Sie bietet Werkzeuge für Experimente, Bereitstellung und Beobachtbarkeit, die es Teams ermöglichen, agentenbasierte KI-Systeme mit Vertrauen und Kontrolle zu erstellen, zu überwachen und zu optimieren.

Beam ist eine serverlose Cloud-Plattform, die für Entwickler konzipiert wurde, um KI/ML-Modelle und -Anwendungen einfach auf GPUs auszuführen, zu skalieren und bereitzustellen. Sie bietet sofortiges Autoscaling, sekundengenaue Abrechnung und einen optimierten Workflow, der es Ihnen ermöglicht, in wenigen Minuten von Code zu einer skalierbaren API zu gelangen, ohne komplexe Infrastruktur verwalten zu müssen.

Cerebrium ist eine serverlose KI-Infrastrukturplattform, die für Entwickler konzipiert wurde, um maschinelle Lernmodelle einfach bereitzustellen, zu verwalten und zu skalieren. Sie abstrahiert komplexe Infrastruktur und bietet Funktionen wie Auto-Scaling, schnelle Kaltstarts und Pay-per-Use-GPU-Zugang, sodass Teams hochleistungsfähige KI-Anwendungen ohne Serververwaltung erstellen können.

DataChain ist eine entwicklerorientierte Plattform zur Verwaltung von „Heavy Data“ – großen, unstrukturierten, multimodalen Datensätzen. Sie ermöglicht Teams, Daten wie Videos, Bilder, Audio und PDFs für KI-Anwendungen zu kuratieren, anzureichern und zu versionieren, und bietet Python-basierte ETL-Pipelines, vollständige Datenherkunft und skalierbare Verarbeitung von der lokalen IDE bis zur Cloud.

Eine integrierte Plattform für KI-Forschung und -Entwicklung, die einen einheitlichen Arbeitsbereich, vortrainierte Modelle und eine Ein-Klick-Bereitstellung bietet, um den gesamten KI-Lebenszyklus zu beschleunigen. Ideal für Entwickler, Forscher und Unternehmen.

Ein auf den Menschen ausgerichtetes Python-Framework, ursprünglich von Netflix, zum Erstellen und Verwalten von realen Data-Science-, ML- und KI-Projekten. Es vereinfacht die Workflow-Orchestrierung, das Datenmanagement und die Modellbereitstellung und ermöglicht schnelles Prototyping und skalierbare Produktionspipelines.

Dagworks bietet eine Suite von Open-Source-Entwicklertools, Hamilton und Burr, die für die Erstellung, das Debugging und die Beobachtung zuverlässiger KI-Anwendungen konzipiert sind. Hamilton standardisiert ML- und Datenpipelines für schnellere Iterationen und klare Datenherkunft, während Burr die Erstellung komplexer, zustandsbehafteter RAG- und Agentensysteme mit integrierter Beobachtbarkeit vereinfacht.