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Best 21 MLOps AI tools for Outils pour développeurs

Popular MLOps AI tools in Outils pour développeurs include SuperAnnotate, Encord, Arize, Credo AI, Humanloop, Hopsworks, Superb AI, HoneyHive, Union.ai et Metaflow, helping you work more efficiently.

Tensorfuse
Freemium

Tensorfuse

Tensorfuse est une plateforme de GPU sans serveur qui permet aux développeurs d'affiner, de déployer et de mettre à l'échelle automatiquement des modèles d'IA générative sur leur propre cloud AWS. Elle simplifie la gestion de l'infrastructure, offrant des fonctionnalités telles que l'inférence sans serveur, les files d'attente de tâches et les conteneurs de développement pour accélérer le développement, réduire les coûts et éliminer la surcharge DevOps.

Déploiement
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HoneyHive
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HoneyHive

HoneyHive est une plateforme tout-en-un d'observabilité et d'évaluation de l'IA pour les développeurs qui créent avec des LLM et des agents d'IA. Elle fournit une solution unifiée pour construire, tester, déboguer et surveiller les applications d'IA, des expériences initiales au déploiement à l'échelle de l'entreprise. La plateforme aide les équipes à mesurer systématiquement la qualité de l'IA, à obtenir une visibilité approfondie des interactions des agents, à surveiller les métriques de performance comme le coût et la latence, et à collaborer sur des actifs essentiels comme les prompts et les jeux de données, garantissant ainsi la livraison confiante de produits d'IA fiables.

Débogage
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Metaflow
Free

Metaflow

Un framework Python centré sur l'humain, originaire de Netflix, pour construire et gérer des projets de science des données, de ML et d'IA en conditions réelles. Il simplifie l'orchestration des flux de travail, la gestion des données et le déploiement de modèles, permettant un prototypage rapide et des pipelines de production évolutifs.

MLOps
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Radicalbit
Paid

Radicalbit

Radicalbit est une plateforme MLOps de niveau entreprise conçue pour déployer, servir et surveiller les modèles d'IA et de LLM à grande échelle. Elle offre une observabilité en temps réel, une explicabilité et une intégrité des données pour accélérer le temps de valorisation, réduire les coûts opérationnels et garantir une gouvernance et une conformité robustes pour les applications d'IA.

Gestion de Modèles
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Robust Intelligence
Paid

Robust Intelligence

Robust Intelligence, désormais une société de Cisco, est une plateforme de gestion des risques de l'IA de bout en bout. Elle sécurise les modèles d'IA tout au long de leur cycle de vie avec un pare-feu IA en temps réel et des tests automatisés, aidant les entreprises à atténuer les risques de sécurité, éthiques et opérationnels pour déployer l'IA en toute sécurité et de manière responsable.

MLOps
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Neural Vault
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Neural Vault

Neural Vault est une plateforme sécurisée et centralisée pour les développeurs IA et les équipes MLOps afin de stocker, versionner, gérer et déployer des modèles de machine learning. Elle rationalise le cycle de vie des modèles, améliore la collaboration et garantit la sécurité et la reproductibilité des projets d'IA.

Stockage
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Hopsworks
Freemium

Hopsworks

Hopsworks est un AI Lakehouse en temps réel et le Feature Store le plus avancé de l'industrie. Conçu pour le MLOps, il unifie les données et le calcul pour construire et exploiter des systèmes d'IA fiables et en temps réel. Il prend en charge n'importe quel framework, cloud ou environnement sur site, permettant un développement de modèles plus rapide et une réduction significative des coûts.

Base de données
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usevelvet
Freemium

usevelvet

Velvet est une passerelle pour développeurs, désormais intégrée à Arize AI, conçue pour analyser, évaluer et surveiller les fonctionnalités basées sur l'IA. Elle fournit une suite complète pour l'observabilité de l'IA, le traçage des LLM et la gestion des performances des modèles, aidant les développeurs à construire et perfectionner des applications d'IA du développement à la production.

Gestion de l'IA
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WhyLabs
Freemium

WhyLabs

WhyLabs est une plateforme d'observabilité et de sécurité de l'IA conçue pour les équipes MLOps, SRE et de sécurité. Elle fournit des outils pour surveiller, sécuriser et optimiser les applications d'IA, y compris les LLM et les modèles prédictifs. La plateforme détecte la dérive des données, la dégradation des performances et les menaces de sécurité comme les injections de prompt en temps réel, tout en utilisant une architecture préservant la confidentialité qui ne déplace ni ne duplique jamais les données brutes.

MLOps
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dstack
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dstack

dstack est un orchestrateur de conteneurs open-source conçu pour les équipes d'IA et de ML. Il simplifie l'orchestration des charges de travail et maximise l'utilisation des GPU sur n'importe quel fournisseur de cloud, cluster sur site ou matériel accéléré. Il fournit une couche de calcul unifiée, rationalisant le développement, l'entraînement et le déploiement de modèles.

Orchestration
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Credo AI
Paid

Credo AI

Credo AI est une plateforme de gouvernance de l'IA de niveau entreprise qui aide les organisations à opérationnaliser l'IA Responsable (RAI). Elle permet aux entreprises de gérer les risques liés à l'IA, d'assurer la conformité avec les réglementations mondiales et de renforcer la confiance en fournissant des outils pour l'inventaire, l'évaluation et la surveillance de tous les systèmes d'IA, y compris l'IA générative.

Gouvernance
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Superb AI
Paid

Superb AI

Superb AI est une plateforme MLOps de bout en bout pour la vision par ordinateur, permettant aux entreprises de créer, gérer et déployer des modèles d'IA personnalisés. Elle est spécialisée dans l'automatisation de l'ensemble du pipeline de données, de l'étiquetage et de la curation à la formation et au diagnostic des modèles, pour des industries telles que la conduite autonome, la fabrication et la sécurité.

Étiquetage de Données
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Union.ai
Freemium

Union.ai

Union.ai est une plateforme de niveau entreprise, prête pour la production, pour orchestrer des flux de travail complexes d'IA et d'apprentissage automatique. Basée sur l'open-source Flyte, elle permet aux équipes de construire, servir et mettre à l'échelle des systèmes d'IA composés avec des performances et une efficacité inégalées. Elle comble le fossé entre les données et le ML, optimise les coûts du cloud avec des fonctionnalités comme le 'scale-to-zero', et améliore la vélocité des développeurs grâce à une expérience intégrée et transparente.

Orchestration
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Humanloop
Freemium

Humanloop

Humanloop est une plateforme d'évaluation et d'observabilité des LLM de niveau entreprise. Elle fournit une suite complète d'outils pour développer, évaluer et surveiller les applications d'IA, permettant aux équipes de livrer et de faire évoluer des produits d'IA fiables en toute confiance. Elle favorise la collaboration entre les ingénieurs, les chefs de produit et les experts du domaine grâce à des flux de travail à la fois code-first et UI-first.

Solutions d'entreprise
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dagworks
Freemium

dagworks

Dagworks fournit une suite d'outils de développement open-source, Hamilton et Burr, conçus pour construire, déboguer et observer des applications d'IA fiables. Hamilton standardise les pipelines de ML et de données pour une itération plus rapide et une traçabilité claire, tandis que Burr simplifie la création de systèmes RAG et agentiques complexes et avec état, avec une observabilité intégrée.

MLOps
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SuperAnnotate
Freemium

SuperAnnotate

SuperAnnotate est une plateforme de données IA de premier plan qui rationalise l'ensemble du pipeline de données pour l'apprentissage automatique. Elle permet aux équipes d'annoter, de gérer et de conserver des ensembles de données multimodales de haute qualité (image, vidéo, texte, audio) pour accélérer le développement de modèles, y compris pour des flux de travail complexes comme RLHF, RAG et SFT. Elle est conçue pour améliorer la précision et l'efficacité des modèles.

Étiquetage
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remyx
Freemium

remyx

Remyx est une plateforme ExperimentOps conçue pour le développement de l'IA. Elle aide les équipes d'IA et de produits à opérationnaliser les connaissances en fournissant un studio collaboratif pour des expériences structurées, réutilisables et traçables. En se concentrant sur des métriques personnalisées et des boucles d'apprentissage guidées, Remyx accélère le cycle de vie du développement de l'IA, garantissant que les systèmes d'IA sont alignés sur les objectifs commerciaux du monde réel et l'impact sur les utilisateurs.

Expérimentation
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UbiOps
Freemium

UbiOps

UbiOps est une puissante plateforme MLOps pour le service, l'orchestration et l'entraînement de modèles d'IA. Elle permet aux data scientists et aux équipes d'IA de déployer, gérer et mettre à l'échelle leurs modèles de manière transparente sur n'importe quelle infrastructure — locale, hybride ou multi-cloud — sans expertise approfondie en ingénierie. La plateforme gère la conteneurisation, la création d'API et la mise à l'échelle automatique, accélérant le passage du développement à la production pour diverses applications d'IA, y compris l'IA générative et la vision par ordinateur.

Plateforme en tant que service (PaaS)
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Encord
Freemium

Encord

Encord est une plateforme complète de développement de données pour l'IA visuelle et multimodale. Elle fournit des outils pour gérer, organiser et annoter des données non structurées à grande échelle, telles que des images, des vidéos et des fichiers DICOM. La plateforme aide les équipes d'IA à créer des jeux de données de haute qualité, à améliorer les performances des modèles et à accélérer le déploiement d'applications d'IA prêtes pour la production grâce à un étiquetage avancé, une évaluation de modèle et des flux de travail avec intervention humaine.

Annotation
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Arize
Freemium

Arize

Arize est une plateforme d'ingénierie d'IA et d'agents conçue pour le développement, l'observabilité et l'évaluation. Elle fournit une solution unifiée pour les équipes afin de construire, surveiller, déboguer et améliorer plus rapidement les modèles LLM et ML. En bouclant la boucle entre le développement et la production, Arize aide à garantir que les systèmes d'IA sont fiables, dignes de confiance et performants à grande échelle.

MLOps
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Modelbit
Freemium

Modelbit

Modelbit est une plateforme MLOps pour déployer des modèles de machine learning directement depuis des notebooks Python en production. Elle fournit un flux de travail d'infrastructure-as-code, permettant aux data scientists de déployer, héberger, mettre à l'échelle et gérer des modèles avec une seule ligne de code et un git push.

MLOps
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About MLOps

Les outils MLOps (Opérations de Machine Learning) sont une catégorie de plateformes conçues pour automatiser et gérer l'ensemble du cycle de vie du machine learning. Ils appliquent les principes DevOps aux systèmes de ML, comblant le fossé entre le développement de modèles et le déploiement opérationnel. Ces outils facilitent l'intégration, la livraison et le déploiement continus (CI/CD) spécifiquement pour les modèles de machine learning, garantissant qu'ils sont reproductibles, évolutifs et fiables en environnement de production. L'objectif principal est de raccourcir les cycles de développement et de maintenir des modèles de haute qualité dans le temps.

Fonctionnalités Clés

  • Suivi d'Expériences : Enregistre les paramètres, les métriques et les artefacts de différentes exécutions d'entraînement pour la comparaison et la reproductibilité.
  • Registre de Modèles : Un référentiel centralisé pour versionner, stocker et gérer les modèles de machine learning entraînés.
  • Pipelines Automatisés : Crée des flux de travail reproductibles pour la préparation des données, l'entraînement, la validation et le déploiement des modèles.
  • Service de Modèles : Déploie les modèles sous forme d'API ou de services évolutifs et fiables pour des prédictions en temps réel ou par lots.
  • Surveillance des Performances : Suit les performances des modèles déployés, détectant des problèmes comme la dérive des données ou la dérive de concept.

Cas d'Usage

Les outils MLOps sont essentiels pour les organisations qui déploient des modèles de machine learning à grande échelle. Ils sont largement utilisés dans des secteurs comme la finance pour les systèmes de détection de fraude, le e-commerce pour les moteurs de recommandation et la santé pour les modèles de diagnostic. Des rôles tels que les Ingénieurs en Machine Learning, les Data Scientists et les Ingénieurs DevOps utilisent ces plateformes pour collaborer à la création, au déploiement et à la maintenance d'applications d'IA de qualité production.

Comment Choisir

Lors de la sélection d'un outil MLOps, tenez compte de ses capacités d'intégration avec votre pile technologique existante (par exemple, fournisseurs de cloud, stockage de données). Évaluez l'étendue de ses fonctionnalités : s'agit-il d'une plateforme de bout en bout ou d'un outil spécialisé pour une tâche spécifique comme la surveillance. Évaluez également son évolutivité pour gérer vos volumes de données et de trafic, ainsi que le niveau d'expertise technique requis pour que votre équipe l'utilise efficacement.

Featured tool rankings

MLOps use cases

1

Automatisation du réentraînement du modèle de score de crédit

Une société de services financiers utilise une plateforme MLOps pour gérer ses modèles de notation de crédit. Les ingénieurs en Machine Learning mettent en place un pipeline automatisé qui se déclenche chaque trimestre. Ce pipeline récupère les nouvelles données clients, réentraîne le modèle, exécute une série de tests de validation par rapport à une référence et, si les performances s'améliorent, promeut automatiquement le nouveau modèle dans un environnement de pré-production pour un examen final. Ce processus garantit que le modèle reste précis et conforme à la réglementation, réduisant l'effort manuel de plus de 90%.

2

Déploiement et surveillance d'un moteur de recommandation

L'équipe de science des données d'une plateforme de commerce électronique développe un nouvel algorithme de recommandation de produits. À l'aide d'un outil MLOps, ils empaquettent le modèle dans un conteneur, le déploient en tant que microservice et configurent un tableau de bord de surveillance. Le tableau de bord suit en temps réel des métriques clés telles que le taux de clics et la latence des prédictions. L'outil alerte également l'équipe s'il détecte une dérive des données (par exemple, un changement soudain dans le comportement des utilisateurs), leur permettant de diagnostiquer rapidement les problèmes et de déclencher une tâche de réentraînement avant que les ventes ne soient affectées.

3

Gestion de l'IA en imagerie médicale pour la conformité réglementaire

Une entreprise de technologie de la santé développe un modèle d'IA pour détecter les anomalies dans les scanners médicaux. En raison d'exigences réglementaires strictes, elle utilise une plateforme MLOps pour maintenir une piste d'audit complète. Le registre de modèles de la plateforme versionne chaque modèle avec ses données d'entraînement, son code et ses métriques de performance correspondants. Lors du déploiement d'une nouvelle version, le système génère automatiquement un rapport de validation. Cela garantit une traçabilité et une reproductibilité complètes, ce qui est crucial pour passer les audits d'organismes comme la FDA ou l'EMA.

4

Suivi collaboratif des expériences pour les équipes de recherche

Un laboratoire de recherche universitaire travaille sur un modèle complexe de changement climatique. Plusieurs chercheurs mènent des expériences avec différents hyperparamètres et jeux de données. Ils utilisent un outil MLOps avec des capacités de suivi d'expériences pour enregistrer chaque exécution. Cela crée un historique centralisé et consultable de toutes les expériences. Les chercheurs peuvent facilement comparer les résultats, partager leurs découvertes avec leurs collègues en envoyant un lien vers une exécution spécifique, et reproduire la configuration exacte d'une expérience précédente, favorisant ainsi la collaboration et accélérant la découverte scientifique.

5

CI/CD pour un chatbot de service client

Une entreprise SaaS intègre MLOps dans son pipeline CI/CD pour son chatbot basé sur le NLP. Lorsqu'un développeur valide du nouveau code ou qu'un data scientist ajoute de nouvelles données d'entraînement, un pipeline est automatiquement déclenché. Il exécute des tests unitaires, entraîne le modèle NLP, l'évalue sur un jeu de données de référence et, si toutes les vérifications sont réussies, le déploie dans un environnement de pré-production. Cette approche de « CI/CD pour le ML » permet à l'équipe d'itérer rapidement et en toute sécurité, apportant des améliorations à leur chatbot quotidiennement sans intervention manuelle.

6

Service évolutif pour la détection de fraude en temps réel

Une entreprise de la fintech doit servir un modèle de détection de fraude capable de traiter des milliers de transactions par seconde. Elle utilise une plateforme MLOps avec un serveur de modèles haute performance. La plateforme leur permet de déployer le modèle sur un cluster de machines et d'adapter automatiquement le nombre de répliques en fonction du trafic en temps réel. Cela garantit une faible latence et une haute disponibilité, essentielles pour prévenir les transactions frauduleuses sans impacter l'expérience utilisateur. La plateforme fournit également des journaux détaillés et des métriques de performance pour chaque prédiction.

MLOps FAQ

Que sont les outils MLOps ?

Les outils MLOps (Opérations de Machine Learning) sont des plateformes spécialisées qui appliquent les principes DevOps au cycle de vie du machine learning. Leur objectif principal est d'automatiser, de gérer et de rationaliser le processus de création, de déploiement et de maintenance des modèles de ML en production. Les fonctionnalités clés incluent souvent le suivi des expériences, le versionnage des modèles, les pipelines d'entraînement automatisés, le déploiement des modèles et la surveillance des performances pour garantir la fiabilité et l'évolutivité.

Quelle est la différence entre MLOps et DevOps ?

MLOps est une extension des principes DevOps spécifiquement adaptée au machine learning. Alors que DevOps se concentre sur le cycle de vie du développement logiciel (code, construction, test, publication), MLOps aborde des complexités supplémentaires propres au ML, telles que :

  • Versionnage des Données : Suivre les changements dans les jeux de données, pas seulement dans le code.
  • Versionnage des Modèles : Gérer différentes versions de modèles entraînés.
  • Entraînement Continu (CT) : Automatiser le réentraînement des modèles avec de nouvelles données.
  • Surveillance de la Dérive (Drift) : Détecter quand les performances d'un modèle se dégradent en raison de changements dans les données du monde réel.

En bref, MLOps gère un cycle de vie plus complexe qui inclut les données et les modèles comme des citoyens de première classe aux côtés du code.

Comment choisir le bon outil MLOps ?

Le choix du bon outil MLOps dépend de vos besoins spécifiques. Considérez ces facteurs :

  • Portée : Avez-vous besoin d'une plateforme de bout en bout qui couvre l'ensemble du cycle de vie, ou d'un outil de premier ordre pour une fonction spécifique comme le suivi des expériences ou la surveillance ?
  • Intégration : S'intègre-t-il bien à votre infrastructure existante, comme votre fournisseur de cloud (AWS, GCP, Azure), vos sources de données et vos outils CI/CD ?
  • Évolutivité : L'outil peut-il gérer le volume de vos données, la complexité de vos modèles et le trafic de prédiction attendu ?
  • Compétences de l'équipe : L'outil est-il accessible à votre équipe ? Certaines plateformes sont axées sur le code et s'adressent aux ingénieurs ML, tandis que d'autres offrent une interface graphique pour une plus grande accessibilité.
Qui utilise les outils MLOps ?

Les outils MLOps sont utilisés par une équipe interfonctionnelle impliquée dans la mise en production de modèles de machine learning. Les rôles clés incluent :

  • Ingénieurs en Machine Learning : Ils construisent et gèrent les pipelines de production, en se concentrant sur l'automatisation, l'évolutivité et la fiabilité.
  • Data Scientists : Ils utilisent les outils MLOps pour suivre les expériences, versionner les modèles et collaborer au développement des modèles avant de les transmettre à l'ingénierie.
  • Ingénieurs DevOps : Ils intègrent les plateformes MLOps dans le paysage plus large du CI/CD et de l'infrastructure de l'organisation.
  • Chefs de Produit : Ils peuvent utiliser des tableaux de bord de surveillance pour comprendre les performances du modèle et son impact sur les métriques commerciales.
Quelles sont les étapes clés d'un pipeline MLOps ?

Un pipeline MLOps typique automatise le cycle de vie du machine learning et se compose généralement de plusieurs étapes clés :

  • Ingestion et Validation des Données : Extraire et valider automatiquement de nouvelles données pour garantir leur qualité.
  • Prétraitement des Données : Transformer et préparer les données pour l'entraînement du modèle.
  • Entraînement du Modèle : Exécuter le script d'entraînement pour produire un nouveau modèle candidat.
  • Évaluation du Modèle : Évaluer les performances du nouveau modèle par rapport à des métriques prédéfinies et le comparer au modèle de production actuel.
  • Déploiement du Modèle : Si le nouveau modèle est meilleur, il est automatiquement empaqueté et déployé dans un environnement de service (par exemple, pré-production ou production).
  • Surveillance : Suivre en continu les performances et la santé du modèle déployé en temps réel.