Công cụ dành cho nhà phát triển Tốt nhất trong lĩnh vực 21 cái MLOps Công cụ AI

Tensorfuse là một nền tảng GPU không máy chủ cho phép các nhà phát triển tinh chỉnh, triển khai và tự động mở rộng các mô hình AI tạo sinh trên đám mây AWS của riêng họ. Nó đơn giản hóa việc quản lý cơ sở hạ tầng, cung cấp các tính năng như suy luận không máy chủ, hàng đợi công việc và vùng chứa phát triển để tăng tốc phát triển, giảm chi phí và loại bỏ gánh nặng DevOps.

HoneyHive là một nền tảng quan sát và đánh giá AI tất cả trong một dành cho các nhà phát triển xây dựng bằng LLM và các tác nhân AI. Nó cung cấp một giải pháp thống nhất để xây dựng, kiểm tra, gỡ lỗi và giám sát các ứng dụng AI, từ các thử nghiệm ban đầu đến triển khai quy mô doanh nghiệp. Nền tảng này giúp các nhóm đo lường chất lượng AI một cách có hệ thống, có được khả năng hiển thị sâu về các tương tác của tác nhân, giám sát các chỉ số hiệu suất như chi phí và độ trễ, và cộng tác trên các tài sản thiết yếu như lời nhắc và bộ dữ liệu, đảm bảo việc vận chuyển các sản phẩm AI đáng tin cậy một cách tự tin.

Một framework Python lấy con người làm trung tâm, có nguồn gốc từ Netflix, để xây dựng và quản lý các dự án khoa học dữ liệu, ML và AI trong thực tế. Nó đơn giản hóa việc điều phối quy trình làm việc, quản lý dữ liệu và triển khai mô hình, cho phép tạo mẫu nhanh và các đường ống sản xuất có thể mở rộng.

Radicalbit là một nền tảng MLOps cấp doanh nghiệp được thiết kế để triển khai, phục vụ và giám sát các mô hình AI và LLM ở quy mô lớn. Nó cung cấp khả năng quan sát thời gian thực, khả năng giải thích và tính toàn vẹn của dữ liệu để tăng tốc thời gian tạo ra giá trị, giảm chi phí vận hành và đảm bảo quản trị và tuân thủ mạnh mẽ cho các ứng dụng AI.

Robust Intelligence, hiện là một công ty của Cisco, là một nền tảng quản lý rủi ro AI toàn diện. Nó bảo mật các mô hình AI trong suốt vòng đời của chúng bằng Tường lửa AI thời gian thực và kiểm thử tự động, giúp các doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro về bảo mật, đạo đức và vận hành để triển khai AI một cách an toàn và có trách nhiệm.

Neural Vault là một nền tảng tập trung, an toàn cho các nhà phát triển AI và đội ngũ MLOps để lưu trữ, phiên bản hóa, quản lý và triển khai các mô hình học máy. Nó hợp lý hóa vòng đời mô hình, tăng cường sự hợp tác và đảm bảo tính bảo mật và khả năng tái tạo của các dự án AI.

Hopsworks là một AI Lakehouse thời gian thực và là Kho tính năng (Feature Store) tiên tiến nhất trong ngành. Nó được thiết kế cho MLOps, hợp nhất dữ liệu và tính toán để xây dựng và vận hành các hệ thống AI thời gian thực, đáng tin cậy. Nó hỗ trợ mọi framework, đám mây hoặc môi trường tại chỗ, cho phép phát triển mô hình nhanh hơn và giảm chi phí đáng kể.

Velvet là một cổng phát triển, hiện là một phần của Arize AI, được thiết kế để phân tích, đánh giá và giám sát các tính năng do AI cung cấp. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện cho khả năng quan sát AI, theo dõi LLM và quản lý hiệu suất mô hình, giúp các nhà phát triển xây dựng và hoàn thiện các ứng dụng AI từ giai đoạn phát triển đến sản xuất.

WhyLabs là một nền tảng quan sát và bảo mật AI được thiết kế cho các nhóm MLOps, SRE và bảo mật. Nó cung cấp các công cụ để giám sát, bảo mật và tối ưu hóa các ứng dụng AI, bao gồm LLM và các mô hình dự đoán. Nền tảng này phát hiện sự trôi dạt dữ liệu, suy giảm hiệu suất và các mối đe dọa bảo mật như tiêm prompt trong thời gian thực, tất cả đều sử dụng kiến trúc bảo vệ quyền riêng tư không bao giờ di chuyển hoặc sao chép dữ liệu thô.

dstack là một trình điều phối container mã nguồn mở được thiết kế cho các nhóm AI và ML. Nó đơn giản hóa việc điều phối khối lượng công việc và tối đa hóa việc sử dụng GPU trên bất kỳ nhà cung cấp đám mây, cụm tại chỗ hoặc phần cứng tăng tốc nào. Nó cung cấp một lớp tính toán thống nhất, hợp lý hóa việc phát triển, đào tạo và triển khai mô hình.

Credo AI là một nền tảng quản trị AI cấp doanh nghiệp giúp các tổ chức vận hành AI có Trách nhiệm (RAI). Nó cho phép các doanh nghiệp quản lý rủi ro AI, đảm bảo tuân thủ các quy định toàn cầu và xây dựng lòng tin bằng cách cung cấp các công cụ để kiểm kê, đánh giá và giám sát tất cả các hệ thống AI, bao gồm cả AI tạo sinh.

Superb AI là một nền tảng MLOps toàn diện cho thị giác máy tính, cho phép các doanh nghiệp xây dựng, quản lý và triển khai các mô hình AI tùy chỉnh. Nền tảng này chuyên tự động hóa toàn bộ quy trình dữ liệu, từ gán nhãn và tuyển chọn đến huấn luyện và chẩn đoán mô hình, cho các ngành như lái xe tự động, sản xuất và an ninh.

Union.ai là một nền tảng cấp doanh nghiệp, sẵn sàng cho sản xuất để điều phối các quy trình làm việc phức tạp của AI và học máy. Được xây dựng trên nền tảng mã nguồn mở Flyte, nó trao quyền cho các nhóm xây dựng, phục vụ và mở rộng các hệ thống AI phức hợp với hiệu suất và hiệu quả vô song. Nó thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu và ML, tối ưu hóa chi phí đám mây với các tính năng như 'scale-to-zero' và nâng cao tốc độ của nhà phát triển thông qua trải nghiệm tích hợp liền mạch.

Humanloop là một nền tảng đánh giá và quan sát LLM cấp doanh nghiệp. Nó cung cấp một bộ công cụ toàn diện để phát triển, đánh giá và giám sát các ứng dụng AI, cho phép các nhóm tự tin vận chuyển và mở rộng quy mô các sản phẩm AI đáng tin cậy. Nó thúc đẩy sự hợp tác giữa các kỹ sư, quản lý sản phẩm và chuyên gia lĩnh vực thông qua cả quy trình làm việc ưu tiên mã nguồn và ưu tiên giao diện người dùng.

Dagworks cung cấp một bộ công cụ phát triển mã nguồn mở, Hamilton và Burr, được thiết kế để xây dựng, gỡ lỗi và quan sát các ứng dụng AI đáng tin cậy. Hamilton chuẩn hóa các quy trình ML và dữ liệu để lặp lại nhanh hơn và có dòng dõi dữ liệu rõ ràng, trong khi Burr đơn giản hóa việc tạo ra các hệ thống RAG và agent phức tạp, có trạng thái với khả năng quan sát tích hợp.

SuperAnnotate là một nền tảng dữ liệu AI hàng đầu giúp hợp lý hóa toàn bộ quy trình dữ liệu cho học máy. Nó cho phép các nhóm chú thích, quản lý và tuyển chọn các bộ dữ liệu đa phương thức chất lượng cao (hình ảnh, video, văn bản, âm thanh) để tăng tốc phát triển mô hình, bao gồm cả các quy trình công việc phức tạp như RLHF, RAG và SFT. Nó được thiết kế để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của mô hình.

Remyx là một nền tảng ExperimentOps (Vận hành Thử nghiệm) được thiết kế để phát triển AI. Nó giúp các nhóm AI và sản phẩm vận hành hóa kiến thức bằng cách cung cấp một studio hợp tác cho các thử nghiệm có cấu trúc, có thể tái sử dụng và có thể truy xuất nguồn gốc. Bằng cách tập trung vào các chỉ số tùy chỉnh và các vòng lặp học tập có hướng dẫn, Remyx đẩy nhanh vòng đời phát triển AI, đảm bảo các hệ thống AI phù hợp với các mục tiêu kinh doanh và tác động đến người dùng trong thế giới thực.

UbiOps là một nền tảng MLOps mạnh mẽ để phục vụ, điều phối và huấn luyện mô hình AI. Nó cho phép các nhà khoa học dữ liệu và đội ngũ AI triển khai, quản lý và mở rộng quy mô mô hình của họ một cách liền mạch trên mọi cơ sở hạ tầng — tại chỗ, hybrid hoặc đa đám mây — mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu. Nền tảng này xử lý việc đóng gói container, tạo API và tự động mở rộng quy mô, đẩy nhanh quá trình từ phát triển đến sản xuất cho các ứng dụng AI khác nhau, bao gồm AI Tạo sinh và Thị giác Máy tính.

Encord là một nền tảng phát triển dữ liệu toàn diện cho AI thị giác và đa phương thức. Nó cung cấp các công cụ để quản lý, giám tuyển và chú thích dữ liệu phi cấu trúc quy mô lớn như hình ảnh, video và tệp DICOM. Nền tảng này giúp các nhóm AI xây dựng bộ dữ liệu chất lượng cao, cải thiện hiệu suất mô hình và tăng tốc triển khai các ứng dụng AI sẵn sàng cho sản xuất thông qua việc gán nhãn nâng cao, đánh giá mô hình và quy trình làm việc có sự tham gia của con người.

Arize là một Nền tảng Kỹ thuật AI & Tác tử được thiết kế để phát triển, quan sát và đánh giá. Nó cung cấp một giải pháp thống nhất cho các nhóm để xây dựng, giám sát, gỡ lỗi và cải thiện các mô hình LLM và ML nhanh hơn. Bằng cách khép kín vòng lặp giữa phát triển và sản xuất, Arize giúp đảm bảo các hệ thống AI đáng tin cậy, đáng tin cậy và hiệu suất cao ở quy mô lớn.

Modelbit là một nền tảng MLOps để triển khai các mô hình học máy trực tiếp từ sổ tay Python ra môi trường sản xuất. Nó cung cấp một quy trình làm việc dưới dạng cơ sở hạ tầng dưới dạng mã, cho phép các nhà khoa học dữ liệu triển khai, lưu trữ, mở rộng và quản lý các mô hình chỉ bằng một dòng mã và một lệnh git push.