DataChain

Tidepool (anciennement Aquarium) était une puissante plateforme MLOps conçue pour les équipes d'IA afin d'améliorer les modèles d'apprentissage automatique. Elle était spécialisée dans la gestion et la curation d'ensembles de données pour la vision par ordinateur et le NLP, permettant une itération plus rapide et des performances de modèle plus élevées grâce à une approche centrée sur les données.

PremAI est une plateforme de niveau entreprise pour construire, affiner et déployer des modèles d'IA sécurisés et privés. Elle permet aux entreprises de transformer leurs données brutes en modèles spécialisés et performants tout en conservant une souveraineté absolue sur les données et en utilisant un cryptage de pointe pour une confidentialité maximale.

Ollama est un puissant framework open-source pour exécuter localement de grands modèles de langage (LLM) comme Llama 3, Mistral et Gemma sur votre propre matériel. Disponible pour macOS, Windows et Linux, il simplifie la configuration et la gestion des modèles open-source, permettant un développement et une utilisation de l'IA privés, hors ligne et rentables.

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.

Baseten est une plateforme d'inférence de qualité production pour déployer, mettre à l'échelle et gérer des modèles d'IA. Elle offre des runtimes haute performance, des flux de travail de développeur fluides et des options de déploiement flexibles (cloud, auto-hébergé, hybride). Idéal pour les équipes d'ingénierie et de ML qui construisent des applications d'IA critiques.

MLflow est une plateforme open source pour gérer le cycle de vie de l'apprentissage automatique de bout en bout. Elle permet aux développeurs et aux data scientists de suivre les expériences, de packager le code en exécutions reproductibles, de versionner et de partager les modèles, et de les déployer en production, en prenant en charge à la fois le ML traditionnel et les applications GenAI modernes.

Dagster est un orchestrateur de données moderne et open-source conçu pour construire, mettre à l'échelle et observer les pipelines de données et d'IA. Il agit comme un plan de contrôle unifié, permettant aux équipes de modéliser les actifs de données, de suivre la lignée et d'assurer la qualité des données en toute confiance. En intégrant les meilleures pratiques de l'ingénierie logicielle comme les tests locaux et les composants réutilisables, Dagster aide les ingénieurs de données et les équipes de ML à livrer des produits plus rapidement et de manière plus fiable.

Voxel51 fournit FiftyOne, une plateforme de vision par ordinateur et d'IA multimodale de niveau entreprise. Elle permet aux développeurs et aux data scientists de curer, visualiser et évaluer des ensembles de données complexes, menant à des modèles plus performants. En se concentrant sur une IA centrée sur les données, FiftyOne rationalise les flux de travail pour l'annotation de données, l'amélioration de la qualité et l'analyse de modèles, accélérant ainsi l'ensemble du cycle de vie du développement.

Flyte est une plateforme d'orchestration de flux de travail open-source et native du cloud, conçue pour construire, déployer et gérer des pipelines de données, de machine learning et d'analyse de qualité production. Elle met l'accent sur la scalabilité, la reproductibilité et la facilité d'utilisation, permettant aux équipes de passer en toute transparence du développement local à la production à grande échelle. Avec un SDK Python-first et un support pour plusieurs langages, Flyte permet aux data scientists et aux ingénieurs de créer des flux de travail complexes, versionnés et maintenables.

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.

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.

Graphlit est une plateforme d'API de connaissances axée sur les développeurs pour la création d'applications et d'agents IA. Elle rationalise l'ingestion, la mémoire et la récupération de données non structurées de n'importe quelle source, offrant une puissante solution RAG-as-a-Service. Avec des SDK pour les principaux langages et des outils pour l'intégration d'agents IA, elle simplifie la création de systèmes IA sophistiqués.

Eventual construit l'avenir de l'infrastructure de données avec Daft, un moteur de requête open-source haute performance pour les données multimodales. Il permet aux ingénieurs de traiter des images, des vidéos, de l'audio et du texte à l'échelle du pétaoctet avec la simplicité de SQL, accélérant considérablement les flux de travail d'IA et de ML sans nécessiter une expertise approfondie des systèmes distribués.

Tidepool (anciennement Aquarium) était une puissante plateforme MLOps conçue pour les équipes d'IA afin d'améliorer les modèles d'apprentissage automatique. Elle était spécialisée dans la gestion et la curation d'ensembles de données pour la vision par ordinateur et le NLP, permettant une itération plus rapide et des performances de modèle plus élevées grâce à une approche centrée sur les données.

Ollama est un puissant framework open-source pour exécuter localement de grands modèles de langage (LLM) comme Llama 3, Mistral et Gemma sur votre propre matériel. Disponible pour macOS, Windows et Linux, il simplifie la configuration et la gestion des modèles open-source, permettant un développement et une utilisation de l'IA privés, hors ligne et rentables.

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.

Baseten est une plateforme d'inférence de qualité production pour déployer, mettre à l'échelle et gérer des modèles d'IA. Elle offre des runtimes haute performance, des flux de travail de développeur fluides et des options de déploiement flexibles (cloud, auto-hébergé, hybride). Idéal pour les équipes d'ingénierie et de ML qui construisent des applications d'IA critiques.

Deepchecks est une plateforme de bout en bout pour évaluer, valider et surveiller les applications basées sur les LLM. Elle aide les équipes d'IA à définir, mesurer et valider les progrès de l'IA, garantissant la publication d'applications fiables et de haute qualité en rationalisant les tests du développement à la production, en passant par le CI/CD.

Lightly est une suite complète de vision par ordinateur pour les équipes de machine learning. Elle rationalise l'ensemble du cycle de vie du développement de modèles, de la curation et de la sélection intelligentes des données sur les appareils en périphérie (edge) au pré-entraînement et à l'ajustement fins, efficaces et sans étiquettes. En se concentrant sur les données les plus précieuses, Lightly aide à construire plus rapidement des modèles d'IA plus précis et prêts pour la production, tout en réduisant considérablement les coûts d'étiquetage et de stockage des données.