Best MLOps AI tools

Supervised.co는 지도 학습 머신러닝 모델을 구축, 훈련 및 배포하기 위한 엔드투엔드 플랫폼입니다. 통합된 데이터 주석, 자동화된 모델 훈련 및 원클릭 API 배포를 통해 MLOps 라이프사이클을 간소화하여 팀이 고성능 AI 솔루션을 효율적으로 만들 수 있도록 지원합니다.

Denvr Dataworks는 훈련, 추론 및 데이터 과학을 위한 고성능 AI 클라우드 플랫폼을 제공합니다. 수직적으로 통합된 인프라와 온디맨드 및 전용 GPU 컴퓨팅 서비스를 제공합니다. 개발자와 스타트업을 위해 맞춤 제작되었으며, AI 혁신을 가속화하기 위해 상당한 컴퓨팅 크레딧을 제공하는 Ascend 프로그램을 특징으로 합니다.

Dagworks는 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축, 디버깅 및 관찰하기 위해 설계된 오픈 소스 개발자 도구인 Hamilton과 Burr를 제공합니다. Hamilton은 빠른 반복과 명확한 데이터 계보를 위해 ML 및 데이터 파이프라인을 표준화하며, Burr는 내장된 관찰 가능성을 통해 복잡하고 상태 기반의 RAG 및 에이전트 시스템 생성을 단순화합니다.

Ultralytics는 세계적으로 유명한 YOLO(You Only Look Once) 모델을 만든 선도적인 비전 AI 회사입니다. 오픈 소스 YOLOv8 프레임워크와 AI 모델 훈련 및 배포를 위한 노코드 플랫폼인 Ultralytics HUB를 포함한 포괄적인 생태계를 제공합니다.

SuperAnnotate는 머신러닝을 위한 전체 데이터 파이프라인을 간소화하는 선도적인 AI 데이터 플랫폼입니다. 팀이 고품질의 멀티모달 데이터셋(이미지, 비디오, 텍스트, 오디오)을 주석 처리, 관리 및 큐레이션하여 RLHF, RAG, SFT와 같은 복잡한 워크플로우를 포함한 모델 개발을 가속화할 수 있도록 지원합니다. 모델 정확도와 효율성을 향상시키기 위해 설계되었습니다.

DataChain은 개발자 중심의 플랫폼으로, 대규모 비정형 멀티모달 데이터셋인 "헤비 데이터"를 관리합니다. 팀이 AI 애플리케이션을 위해 비디오, 이미지, 오디오, PDF와 같은 데이터를 큐레이션, 강화 및 버전 관리할 수 있도록 지원하며, Python 기반 ETL 파이프라인, 전체 데이터 계보 및 로컬 IDE에서 클라우드까지 확장 가능한 처리를 특징으로 합니다.

Dataiku는 조직이 AI 및 분석 애플리케이션을 구축, 배포 및 관리할 수 있도록 지원하는 Universal AI Platform™입니다. 데이터 분석가부터 데이터 과학자에 이르기까지 모든 사람이 데이터를 다루고, 머신러닝 모델을 생성하며, 강력한 거버넌스와 확장성을 갖춘 엔터프라이즈급 생성형 AI 솔루션을 구축할 수 있는 협업적이고 엔드투엔드 환경을 제공합니다.

MLflow는 엔드투엔드 머신러닝 라이프사이클을 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 개발자와 데이터 과학자가 실험을 추적하고, 코드를 재현 가능한 실행으로 패키징하며, 모델을 버전 관리하고 공유하며, 프로덕션에 배포할 수 있도록 지원하며, 전통적인 ML과 최신 GenAI 애플리케이션을 모두 지원합니다.

RagaAI는 개발자와 기업이 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축하도록 돕기 위해 설계된 포괄적인 AI 테스트 및 관찰 가능성 플랫폼입니다. AI 에이전트, LLM 및 RAG 시스템을 관찰, 평가 및 디버깅하기 위한 도구 모음을 제공합니다. 주요 기능에는 에이전트 테스트, 실시간 가드레일, 합성 데이터 생성 및 미세 조정 기능이 포함됩니다. RagaAI는 다중 모드 데이터(LLM, 컴퓨터 비전, 표 형식 데이터)를 지원하며 문제 감지에서 해결에 이르기까지 전체 AI 품질 보증 수명 주기를 자동화하여 강력하고 신뢰할 수 있는 AI 배포를 보장하는 것을 목표로 합니다.

TAHO는 Kubernetes와 같은 복잡한 오케스트레이터를 대체하도록 설계된 고성능 컴퓨팅 프레임워크입니다. 오버헤드를 제거하고 마이크로초 단위의 콜드 스타트를 가능하게 하여 하드웨어 비용을 늘리지 않고 컴퓨팅 효율성을 두 배로 높입니다. AI/ML, 엣지 컴퓨팅 및 고처리량 워크로드에 이상적인 TAHO는 기존 인프라와 원활하게 통합되어 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 환경에서 까다로운 애플리케이션을 확장하기 위한 더 빠르고 저렴하며 간단한 솔루션을 제공합니다.

Remyx는 AI 개발을 위해 설계된 ExperimentOps(실험 운영) 플랫폼입니다. 구조화되고 재사용 가능하며 추적 가능한 실험을 위한 협업 스튜디오를 제공하여 AI 및 제품 팀이 지식을 운영화할 수 있도록 돕습니다. 맞춤형 지표와 가이드 학습 루프에 중점을 둠으로써 Remyx는 AI 개발 수명 주기를 가속화하고 AI 시스템이 실제 비즈니스 목표 및 사용자 영향과 일치하도록 보장합니다.

CometCore는 AI 개발자 및 데이터 과학 팀을 위해 설계된 엔드투엔드 MLOps 플랫폼입니다. 실험 추적, 하이퍼파라미터 최적화부터 모델 버전 관리 및 프로덕션 모니터링에 이르기까지 전체 머신러닝 수명 주기를 간소화합니다. 협업과 재현성을 위한 중앙 허브를 제공함으로써 CometCore는 강력하고 고성능의 AI 모델 개발 및 배포를 가속화합니다.

UbiOps는 AI 모델 서빙, 오케스트레이션 및 훈련을 위한 강력한 MLOps 플랫폼입니다. 데이터 과학자와 AI 팀이 심층적인 엔지니어링 전문 지식 없이도 로컬, 하이브리드 또는 멀티 클라우드 등 모든 인프라에서 모델을 원활하게 배포, 관리 및 확장할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 컨테이너화, API 생성 및 자동 확장을 처리하여 생성형 AI 및 컴퓨터 비전을 포함한 다양한 AI 애플리케이션의 개발에서 프로덕션까지의 경로를 가속화합니다.

Freeplay는 AI 팀이 AI 제품 및 에이전트를 구축, 테스트하고 지속적으로 개선할 수 있도록 설계된 엔터프라이즈급 플랫폼입니다. 프롬프트 관리, 실험, LLM 관찰 가능성 및 데이터 검토를 단일 워크플로우로 통합하여 제품 품질과 개발 속도를 가속화하는 강력한 데이터 플라이휠을 생성합니다.

Encord는 시각 및 멀티모달 AI를 위한 포괄적인 데이터 개발 플랫폼입니다. 이미지, 비디오, DICOM 파일과 같은 대규모 비정형 데이터를 관리, 큐레이션 및 주석 처리하는 도구를 제공합니다. 이 플랫폼은 고급 레이블링, 모델 평가 및 인간 참여형(human-in-the-loop) 워크플로우를 통해 AI 팀이 고품질 데이터셋을 구축하고 모델 성능을 개선하며 프로덕션 레디 AI 애플리케이션의 배포를 가속화하도록 돕습니다.

Arize는 개발, 관찰 가능성 및 평가를 위해 설계된 AI 및 에이전트 엔지니어링 플랫폼입니다. 팀이 LLM 및 ML 모델을 더 빠르게 구축, 모니터링, 디버깅 및 개선할 수 있도록 통합 솔루션을 제공합니다. 개발과 프로덕션 간의 루프를 닫음으로써 Arize는 AI 시스템이 대규모로 안정적이고 신뢰할 수 있으며 고성능을 발휘하도록 보장합니다.

Flyte는 프로덕션 등급의 데이터, 머신 러닝 및 분석 파이프라인을 구축, 배포 및 관리하기 위해 설계된 오픈 소스 클라우드 네이티브 워크플로우 오케스트레이션 플랫폼입니다. 확장성, 재현성 및 사용 편의성을 강조하여 팀이 로컬 개발에서 대규모 프로덕션으로 원활하게 전환할 수 있도록 지원합니다. Python 우선 SDK와 여러 언어 지원을 통해 Flyte는 데이터 과학자와 엔지니어가 복잡하고 버전 관리되며 유지보수 가능한 워크플로우를 만들 수 있도록 지원합니다.

Fiddler AI는 AI 시스템에 대한 신뢰와 투명성을 구축하기 위해 설계된 엔터프라이즈급 AI 관찰 가능성 플랫폼입니다. 전통적인 머신러닝(ML) 모델과 대규모 언어 모델(LLM) 모두에 대해 통합된 모니터링, 설명 가능성 및 보안을 제공합니다. 이 플랫폼은 팀이 데이터 드리프트, 성능 저하, 편향 및 보안 취약점과 같은 문제를 감지하고 해결하여 AI 애플리케이션의 신뢰성, 공정성 및 규정 준수를 보장하도록 돕습니다.

Determined AI는 모델 개발을 단순화하고 가속화하는 오픈소스 딥러닝 훈련 플랫폼입니다. 하이퍼파라미터 튜닝, 분산 훈련, 실험 추적을 위한 통합 도구를 제공하여 데이터 과학자들이 더 나은 모델을 더 빠르고 효율적으로 훈련할 수 있도록 지원합니다.

Laminar는 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위해 설계된 오픈 소스 관찰 가능성 및 평가 플랫폼입니다. LLM 기반 시스템을 추적, 평가 및 디버깅하기 위한 포괄적인 도구를 제공합니다. 주요 기능으로는 실시간 추적, 브라우저 에이전트 관찰 가능성, 대화형 플레이그라운드 및 통합 데이터셋 관리가 있으며, 개발에서 프로덕션까지 전체 MLOps 수명 주기를 단순화합니다.

Langfuse는 LLM 애플리케이션의 디버깅, 평가 및 개선을 위한 포괄적인 도구를 제공하는 오픈 소스 LLM 엔지니어링 플랫폼입니다. 추적, 프롬프트 관리, 평가 프레임워크 및 메트릭과 같은 기능을 제공하여 대규모 언어 모델로 구축하는 팀의 전체 개발 수명 주기를 간소화합니다.

AI 연구 및 개발을 위한 통합 플랫폼으로, 통합된 작업 공간, 사전 훈련된 모델, 원클릭 배포를 제공하여 전체 AI 라이프사이클을 가속화합니다. 개발자, 연구원 및 기업에 이상적입니다.

Modelbit은 Python 노트북에서 프로덕션 환경으로 기계 학습 모델을 직접 배포하기 위한 MLOps 플랫폼입니다. 코드형 인프라 워크플로우를 제공하여 데이터 과학자가 한 줄의 코드와 git push만으로 모델을 배포, 호스팅, 확장 및 관리할 수 있도록 합니다.

Banana는 AI 개발자들이 머신러닝 모델 추론을 배포하고 확장할 수 있도록 설계된 서버리스 GPU 플랫폼이었습니다. 자동 확장 GPU, 원가 기반 컴퓨팅 가격 책정, 완전한 DevOps 도구 모음과 같은 기능을 제공했습니다. 참고: Banana 플랫폼은 2024년 3월 31일에 공식적으로 종료되어 더 이상 운영되지 않습니다.