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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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

DigitalOcean est une plateforme d'infrastructure cloud axée sur les développeurs qui simplifie la création, le déploiement et la mise à l'échelle d'applications. Elle offre une suite complète de produits, y compris des machines virtuelles (Droplets), Kubernetes géré et la plateforme GradientAI, fournissant des ressources GPU puissantes et des outils pour créer et héberger des applications d'IA qui changent le monde, des projets personnels aux grandes entreprises.

Supervised.co est une plateforme de bout en bout pour la création, l'entraînement et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique supervisé. Elle simplifie le cycle de vie MLOps avec l'annotation de données intégrée, l'entraînement de modèles automatisé et le déploiement d'API en un clic, permettant aux équipes de créer efficacement des solutions d'IA haute performance.

Paperspace est une plateforme de cloud computing haute performance conçue pour l'IA et le Machine Learning. Elle offre un accès sans effort à de puissants GPU cloud, des notebooks Jupyter gérés et une plateforme MLOps complète (Gradient) pour construire, entraîner et déployer des modèles. Idéal pour les développeurs, les data scientists et les entreprises cherchant à accélérer leurs flux de travail IA sans la complexité de la gestion d'infrastructure.

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.

Anyscale est une plateforme de calcul entièrement gérée pour la mise à l'échelle des charges de travail d'IA et de Python. Construite sur le framework open-source Ray par ses créateurs originaux, elle permet aux développeurs de construire, d'exécuter et de mettre à l'échelle des applications distribuées, de la formation de LLM au traitement de données, avec des performances optimisées et une efficacité des coûts sur n'importe quel cloud.

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.

PloyD est une plateforme d'opérations d'IA d'entreprise conçue pour rationaliser la mise en production des modèles et applications d'IA. Elle s'attaque aux défis courants tels que les goulots d'étranglement de la vitesse des développeurs, la complexité de l'infrastructure, l'efficacité de l'équipe et la conformité en matière de sécurité, permettant aux organisations de déployer, gérer et faire évoluer les solutions d'IA avec confiance et rapidité.

Une plateforme intégrée pour la recherche et le développement en IA, offrant un espace de travail unifié, des modèles pré-entraînés et un déploiement en un clic pour accélérer l'ensemble du cycle de vie de l'IA. Idéal pour les développeurs, les chercheurs et les entreprises.

Determined AI est une plateforme open-source d'entraînement en apprentissage profond qui simplifie et accélère le développement de modèles. Elle offre des outils intégrés pour l'optimisation des hyperparamètres, l'entraînement distribué et le suivi des expériences, permettant aux data scientists d'entraîner de meilleurs modèles plus rapidement et plus efficacement.

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.