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Best 12 Gestion de Modèles AI tools for Infrastructure d'IA

Popular Gestion de Modèles AI tools in Infrastructure d'IA include PromptLayer, Confident AI, OpenLIT, BenchLLM, EvalsOne, Prompteams, LLM Selector, Prompt Octopus, nonfinito et Forking Path, helping you work more efficiently.

Prompteams
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Prompteams

Prompteams est un système complet de gestion de prompts IA conçu pour les équipes. Il fournit un flux de travail de type Git avec versionnement, branches et commits pour gérer et itérer sur les prompts LLM. La plateforme dispose d'une suite de tests robuste pour l'assurance qualité, d'API en temps réel pour un déploiement instantané et d'outils collaboratifs qui comblent le fossé entre les ingénieurs et les spécialistes du secteur. C'est une solution tout-en-un pour construire un pipeline CI/CD pour les prompts IA, garantissant qualité, cohérence et développement rapide.

Gestion de Modèles
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nonfinito
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nonfinito

nonfinito est une plateforme complète pour évaluer et comparer les modèles d'IA multimodaux. Elle permet aux développeurs, chercheurs et entreprises de tester divers LLM côte à côte sur des prompts personnalisés, d'évaluer leurs performances avec des notations de réussite/échec et d'analyser les sorties brutes. Créez des benchmarks publics ou privés pour trouver le meilleur modèle pour n'importe quelle tâche.

Gestion de Modèles
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LLM Selector
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LLM Selector

Un outil intuitif conçu pour aider les développeurs et les chercheurs à trouver le Grand Modèle de Langage (LLM) open-source parfait pour leurs besoins spécifiques. Filtrez par cas d'utilisation, comparez les modèles et simplifiez votre processus de sélection.

Gestion de Modèles
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OpenLIT
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OpenLIT

OpenLIT est une plateforme d'observabilité open-source et native OpenTelemetry pour les applications d'IA Générative et de LLM. Elle simplifie le développement avec des outils de traçage de requêtes, de suivi des coûts, de surveillance des exceptions et d'analyse des performances. Dotée d'un référentiel de prompts centralisé, d'un coffre-fort sécurisé pour les secrets et d'un terrain de jeu pour comparer les LLM, OpenLIT offre une solution complète pour surveiller et faire évoluer efficacement les applications d'IA.

Gestion de Modèles
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EvalsOne
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EvalsOne

EvalsOne est une plateforme d'évaluation tout-en-un conçue pour les applications d'IA générative. Elle permet aux équipes d'évaluer, d'itérer et d'optimiser sans effort les prompts LLM, les pipelines RAG et les agents IA via une interface puissante et intuitive, garantissant des produits IA robustes et compétitifs.

Gestion de Modèles
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Prompt Octopus
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Prompt Octopus

Une extension VSCode pour les développeurs afin de rationaliser l'ingénierie des prompts. Elle permet de comparer côte à côte les réponses de plus de 40 LLM (comme OpenAI, Anthropic, Mistral) directement dans la base de code, vous aidant à trouver efficacement le meilleur modèle pour n'importe quelle tâche.

Gestion de Modèles
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PromptGround
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PromptGround

PromptGround est une plateforme centralisée pour les développeurs et les équipes afin de gérer, versionner, tester et analyser les prompts d'IA. Elle découple les prompts du code de l'application, permettant une itération plus rapide, une collaboration transparente et une optimisation basée sur les données via un espace de travail unifié avec intégration SDK.

Gestion de Modèles
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parseprompt.ai
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parseprompt.ai

ParsePrompt est une plateforme avancée pour l'ingénierie de prompts, conçue pour les développeurs et les équipes IA. Elle permet d'analyser, de gérer et d'optimiser vos prompts LLM. Transformez les prompts textuels non structurés en modèles structurés et réutilisables, suivez les versions et collaborez efficacement pour créer des applications IA plus fiables et rentables.

Gestion de Modèles
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Confident AI
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Confident AI

Confident AI est une plateforme d'évaluation et d'observabilité des LLM pour les équipes d'ingénierie. Conçue par les créateurs de la bibliothèque open-source DeepEval, elle aide à évaluer, sécuriser et améliorer les applications LLM grâce à des métriques complètes, des tests de régression et un traçage détaillé pour garantir des performances IA constantes.

Gestion de Modèles
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Forking Path
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Forking Path

Une plateforme centrée sur le développeur pour visualiser, gérer et déboguer des conversations IA complexes. Transformez les journaux textuels en chronologies interactives et ramifiées pour rationaliser le développement et améliorer la clarté pour n'importe quel Grand Modèle de Langage (LLM).

Gestion de Modèles
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PromptLayer
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PromptLayer

PromptLayer est votre atelier complet pour l'ingénierie de l'IA, offrant une plateforme unifiée pour la gestion des prompts, l'évaluation et l'observabilité des LLM. Il permet aux équipes de versionner, tester et surveiller chaque prompt et agent, favorisant la collaboration entre les parties prenantes techniques et non techniques pour construire et faire évoluer efficacement des applications d'IA prêtes pour la production.

Gestion de Modèles
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BenchLLM
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BenchLLM

Un puissant framework open-source pour les ingénieurs en IA afin d'évaluer et de tester les applications de Grands Modèles de Langage (LLM). BenchLLM fournit une API flexible et une CLI robuste pour construire des suites de tests, générer des rapports de qualité et intégrer l'évaluation des modèles dans les pipelines CI/CD, garantissant des résultats prévisibles et de haute qualité.

Gestion de Modèles
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About Gestion de Modèles

Les outils de Gestion de Modèles sont des solutions d'infrastructure IA spécialisées conçues pour superviser l'ensemble du cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique. Ces plateformes offrent des capacités de versioning, de déploiement, de surveillance et de gouvernance, garantissant que les modèles fonctionnent de manière optimale et fiable dans les environnements de production. Ils sont essentiels pour l'opérationnalisation de l'IA, permettant aux organisations de faire évoluer leurs initiatives d'apprentissage automatique de manière efficace et responsable.

Fonctionnalités Clés

  • Versioning des Modèles: Suivi des changements, des dépendances et des métadonnées pour chaque itération de modèle.
  • Déploiement et Orchestration: Automatisation du déploiement des modèles vers divers environnements (cloud, edge) et gestion de leur mise à l'échelle.
  • Surveillance des Performances: Observation continue des prédictions du modèle, de la latence et de l'utilisation des ressources pour détecter la dérive ou la dégradation.
  • Gouvernance et Auditabilité des Modèles: Application des politiques, suivi de la lignée et maintien des pistes d'audit pour la conformité réglementaire et la transparence.
  • Suivi des Expériences: Enregistrement et comparaison des différentes exécutions d'entraînement de modèles, des hyperparamètres et des métriques d'évaluation.

Scénarios d'Application

Les équipes de science des données des grandes entreprises utilisent la Gestion de Modèles pour rationaliser la transition des modèles entraînés du développement à la production, assurant la cohérence et la fiabilité sur des centaines de modèles déployés. Les institutions financières exploitent ces outils pour la conformité réglementaire, en suivant chaque modification et point de décision du modèle afin de répondre aux exigences d'audit strictes pour les modèles de détection de fraude ou de notation de crédit. Les plateformes de commerce électronique utilisent la Gestion de Modèles pour déployer rapidement et tester A/B de nouveaux algorithmes de recommandation, en surveillant leur impact sur l'engagement des utilisateurs et les ventes en temps réel.

Comment Choisir

Considérez les capacités d'intégration de la plateforme avec les frameworks ML existants (TensorFlow, PyTorch) et les fournisseurs de cloud (AWS, Azure, GCP). Évaluez ses fonctionnalités de surveillance, y compris la détection de dérive, l'explicabilité et les mécanismes d'alerte. Évaluez les options d'évolutivité et de déploiement, en vous assurant qu'elles peuvent gérer le volume de modèles et le trafic anticipés. Recherchez des fonctionnalités de gouvernance robustes, telles que le contrôle d'accès basé sur les rôles, les pistes d'audit et l'application des politiques, cruciales pour une IA responsable.

Featured tool rankings

Most popular

  1. 1.PromptLayerMonthly visits: 217K
  2. 2.Confident AIMonthly visits: 106.4K
  3. 3.OpenLITMonthly visits: 14K
  4. 4.BenchLLMMonthly visits: 5.7K
  5. 5.EvalsOneMonthly visits: 5.5K

Most favorited

  1. 1.nonfinitoFavorites: 154
  2. 2.BenchLLMFavorites: 145
  3. 3.PromptLayerFavorites: 137
  4. 4.Prompt OctopusFavorites: 119
  5. 5.LLM SelectorFavorites: 118

Most liked

  1. 1.nonfinitoLikes: 154
  2. 2.BenchLLMLikes: 148
  3. 3.Forking PathLikes: 118
  4. 4.Prompt OctopusLikes: 117
  5. 5.PromptLayerLikes: 117

Popular free tools

  1. 1.OpenLITMonthly visits: 14K
  2. 2.BenchLLMMonthly visits: 5.7K
  3. 3.LLM SelectorMonthly visits: 5.2K

Gestion de Modèles use cases

1

Automatisation du Déploiement de Modèles ML en Production

Un ingénieur en apprentissage automatique doit déployer un modèle de détection de fraude nouvellement entraîné vers une API de production. En utilisant une plateforme de Gestion de Modèles, il peut définir des pipelines de déploiement qui empaquettent automatiquement le modèle, provisionnent l'infrastructure nécessaire et le déploient sans interruption. Cela garantit une itération rapide et réduit les erreurs manuelles, permettant au modèle de commencer à servir des prédictions presque immédiatement après validation.

2

Surveillance en Temps Réel de la Dérive de Performance des Modèles

Une entreprise de commerce électronique s'appuie sur un moteur de recommandation dont les performances peuvent se dégrader avec le temps en raison de l'évolution du comportement des utilisateurs. Un data scientist utilise les outils de Gestion de Modèles pour surveiller en continu des métriques clés comme la précision des prédictions et la dérive des données. Lorsque les performances chutent en dessous d'un seuil prédéfini, le système déclenche automatiquement des alertes, incitant l'équipe à réentraîner ou à mettre à jour le modèle, maintenant ainsi la qualité des recommandations.

3

Versioning et Reproduction des Expériences ML

Une équipe de science des données expérimente divers algorithmes et hyperparamètres pour un modèle de prédiction de désabonnement client. Avec la Gestion de Modèles, chaque exécution d'expérience, y compris le code, les données et les artefacts du modèle, est automatiquement versionnée et enregistrée. Cela permet aux chercheurs de comparer facilement les résultats, de reproduire les expériences passées et de revenir aux versions précédentes du modèle si une nouvelle itération fonctionne mal, garantissant ainsi la rigueur scientifique et la traçabilité.

4

Assurer la Gouvernance des Modèles et la Conformité Réglementaire

Une entreprise de services financiers doit se conformer à des réglementations strictes exigeant la transparence et l'auditabilité de tous les modèles d'IA utilisés dans la prise de décision. Un responsable de la conformité utilise la Gestion de Modèles pour suivre l'intégralité de la lignée d'un modèle de notation de crédit, des sources de données et paramètres d'entraînement à l'historique de déploiement et aux journaux de performance. Cela fournit une piste d'audit complète, démontrant l'adhésion aux normes réglementaires et favorisant la confiance.

5

Tests A/B de Plusieurs Versions de Modèles

Une équipe marketing souhaite tester deux modèles d'IA différents pour personnaliser le contenu d'un site web afin de voir lequel génère le plus d'engagement. En utilisant la Gestion de Modèles, ils peuvent déployer les deux versions du modèle simultanément, en acheminant un pourcentage du trafic utilisateur vers chacune. La plateforme collecte ensuite les métriques de performance pour les deux, permettant à l'équipe de comparer objectivement leur efficacité et de déployer en toute confiance le modèle supérieur à tous les utilisateurs.

6

Faciliter le Développement et le Partage Collaboratif de Modèles

Plusieurs data scientists de différentes équipes travaillent sur divers composants d'un projet d'IA à grande échelle. Un système de Gestion de Modèles fournit un référentiel centralisé pour le partage des modèles entraînés, des ensembles de données et des résultats d'expériences. Cela favorise la collaboration, prévient le travail redondant et garantit que toutes les équipes travaillent avec les artefacts de modèle les plus récents et validés, accélérant ainsi la livraison globale du projet.

Related categories

Développement d'Agents1Frameworks Agentiques1Orchestration d'agents1Sécurité des agents1Outils d'Agent3API1Systèmes Autonomes1Big Data1Développement de chatbot1Cloud computing1Plateformes Cloud1Développement de Modèles Personnalisés1

Gestion de Modèles FAQ

Que sont les outils de Gestion de Modèles ?

Les outils de Gestion de Modèles sont des plateformes logicielles conçues pour gérer l'ensemble du cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique, du développement et de l'entraînement au déploiement, à la surveillance et à la gouvernance. Ils offrent des capacités de versioning des modèles, de suivi des expériences, d'automatisation des déploiements et de surveillance continue des performances en production, garantissant la fiabilité et l'évolutivité des systèmes d'IA.

En quoi les outils de Gestion de Modèles diffèrent-ils des plateformes MLOps générales ?

Bien que la Gestion de Modèles soit une composante essentielle de MLOps, elle se concentre spécifiquement sur le cycle de vie post-entraînement des modèles. Les plateformes MLOps générales englobent un champ d'application plus large, incluant la préparation des données, l'ingénierie des fonctionnalités, l'entraînement des modèles et la gestion de l'infrastructure. Les outils de Gestion de Modèles se spécialisent dans les aspects opérationnels des modèles déployés, tels que le versioning, le déploiement, la surveillance et la gouvernance, garantissant que les modèles sont gérés efficacement une fois qu'ils sont prêts pour la production.

Quels sont les principaux avantages de l'utilisation des plateformes de Gestion de Modèles ?

Les principaux avantages incluent une fiabilité et des performances améliorées des modèles grâce à une surveillance continue et à la détection de la dérive, des cycles de déploiement plus rapides via l'automatisation, une collaboration renforcée entre les équipes de science des données et d'ingénierie, et une gouvernance robuste pour la conformité et l'auditabilité. Ces plateformes aident les organisations à faire évoluer leurs initiatives d'IA, à réduire les risques opérationnels et à garantir que les modèles apportent une valeur commerciale constante.

Quelles fonctionnalités rechercher dans une solution de Gestion de Modèles ?

Lors du choix d'une solution de Gestion de Modèles, privilégiez des fonctionnalités telles que le versioning robuste des modèles et le suivi des artefacts, des options de déploiement flexibles (par exemple, points de terminaison API, traitement par lots), des capacités de surveillance complètes (dérive des données, dérive des modèles, métriques de performance) et des fonctionnalités de gouvernance solides (contrôle d'accès basé sur les rôles, pistes d'audit, explicabilité). L'intégration avec votre pile ML existante et votre environnement cloud est également cruciale.

Qui utilise généralement les outils de Gestion de Modèles ?

Les outils de Gestion de Modèles sont principalement utilisés par les data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique, les ingénieurs MLOps et les équipes d'opérations informatiques. Les data scientists bénéficient du suivi des expériences et du versioning, tandis que les ingénieurs ML se concentrent sur le déploiement et la surveillance. Les ingénieurs MLOps assurent le bon fonctionnement de l'ensemble du pipeline ML, et les équipes d'opérations informatiques gèrent l'infrastructure sous-jacente et les aspects de sécurité des modèles déployés.