AI基础设施 领域最好的 13 个 MLOps AI 工具

Gmi Cloud 是一个专为可扩展人工智能训练和推理设计的高性能 GPU 云平台。它提供对顶级 NVIDIA GPU 的按需访问、用于实现低延迟的优化推理引擎以及用于简化 MLOps 的集群引擎，使开发人员和企业能够高效且经济地构建、部署和扩展 AI 应用。

huntr是全球首个致力于保护AI/ML生态系统安全的漏洞赏金平台。它连接了安全研究人员与开源AI项目，使他们能够发现并报告AI应用程序、库和模型文件格式中的漏洞。研究人员通过提交有效的漏洞报告获得现金奖励，从而帮助确保PyTorch、TensorFlow和Hugging Face Transformers等关键AI技术的安全与稳定。

PostgresML 是一款功能强大的开源扩展，可将机器学习和人工智能直接集成到您的 PostgreSQL 数据库中。它支持使用简单的 SQL 命令进行 GPU 加速推理、向量搜索和完整的 RAG 管道，从而消除了数据迁移的需要，并为高性能、可扩展的 AI 应用简化了 MLOps 堆栈。

一个为开发者设计的平台，使用基于Git的版本控制来管理大型语言模型（LLM）的提示词。简化您的提示词工程工作流，与团队协作，并无缝部署变更，无需修改代码。

NetMind 是一个AI优化平台，旨在使大规模AI模型更高效、更易于访问。它提供了一套用于模型压缩、推理加速和分布式训练的工具，使开发人员能够在标准硬件上运行复杂的模型。通过显著降低计算成本和延迟，NetMind 帮助企业以可持续和经济高效的方式，在从云端到边缘设备的各种环境中部署强大的AI解决方案。

Latitude 是一个开源开发平台，专为构建、评估和部署由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序而设计，尤其侧重于创建自主 AI 代理。它为开发者提供了一套全面的工具，用于实验、优化和扩展他们的 AI 解决方案。

Anyscale 是一个用于扩展 AI 和 Python 工作负载的全托管计算平台。它由开源 Ray 框架的原始创建者构建，使开发人员能够以优化的性能和成本效益，在任何云上构建、运行和扩展从 LLM 训练到数据处理的各种分布式应用程序。

一个已停运的计算机视觉API生成式测试平台，允许开发者创建自定义合成图像和API请求以简化测试工作流程。请注意：此工具已不再可用。

Ragas 是一个用于评估和测试检索增强生成（RAG）流程的开源 Python 框架。它提供了一套度量标准来衡量 LLM 应用的性能，从上下文检索到答案生成。Ragas 受到 LangChain 和 LlamaIndex 等行业领导者的信赖，通过识别和减轻幻觉、不相关响应等问题，帮助开发者构建更健壮、可靠和准确的 AI 系统。

Surge AI 是一个顶尖的数据标注平台，提供精英级的人类智能，为先进的人工智能（AI）和通用人工智能（AGI）的开发提供动力。Surge AI 专注于为 RLHF、模型评估和自定义数据集创建提供高质量数据，与 OpenAI 和 Anthropic 等领先的 AI 实验室合作，训练、对齐和测试下一代模型。他们专注于构建真正智能系统所需的细微差别和复杂性。

Qubinets 是一个面向开发人员、数据分析师和 AI 工程师的人工智能驱动的自助服务平台。它使用基于 Kubernetes 的无代码用户界面，简化并加速了在任何云（AWS、Azure、GCP、DigitalOcean）上部署和管理开源 AI 和数据基础设施的过程。让您专注于构建应用，而非复杂的配置。

Voxel51 提供企业级计算机视觉和多模态 AI 平台 FiftyOne。它使开发人员和数据科学家能够管理、可视化和评估复杂的数据集，从而构建性能更高的模型。通过专注于以数据为中心的 AI，FiftyOne 简化了数据标注、质量改进和模型分析的工作流程，加速了整个开发生命周期。

Teammately 是一个专为AI工程师设计的高级AI代理平台。它能自动化并加速整个AI开发生命周期，从提示词生成、RAG构建到多维度评估和生产环境可观测性。用更少的时间，构建可靠、可扩展且安全的，难以出错的AI应用。