最好的 MLOps AI 工具

Supervised.co 是一个用于构建、训练和部署监督式机器学习模型的端到端平台。它通过集成数据标注、自动化模型训练和一键式API部署，简化了MLOps生命周期，使团队能够高效地创建高性能AI解决方案。

Denvr Dataworks 提供一个用于训练、推理和数据科学的高性能AI云平台。它提供垂直整合的基础设施，以及按需和专用的GPU计算服务。该平台专为开发者和初创公司量身定制，设有Ascend计划，提供大量计算积分以加速AI创新。

Dagworks提供一套开源开发者工具——Hamilton和Burr，专为构建、调试和观测可靠的AI应用而设计。Hamilton能够标准化机器学习和数据管道，以实现更快的迭代和清晰的数据血缘；而Burr则通过内置的可观测性，简化了复杂的、有状态的RAG和智能体系统的创建。

Ultralytics是一家领先的视觉AI公司，是世界著名的YOLO（You Only Look Once）模型的创建者。他们提供了一个全面的生态系统，包括开源的YOLOv8框架和用于训练和部署AI模型的无代码平台Ultralytics HUB。

SuperAnnotate 是一个领先的 AI 数据平台，可简化整个机器学习数据流程。它使团队能够标注、管理和整理高质量的多模态数据集（图像、视频、文本、音频），以加速模型开发，包括 RLHF、RAG 和 SFT 等复杂工作流。它旨在提高模型的准确性和效率。

DataChain 是一个面向开发者的平台，用于管理“重数据”——即大规模、非结构化的多模态数据集。它使团队能够为AI应用策划、丰富和版本化视频、图像、音频和PDF等数据，具有基于Python的ETL管道、完整的数据血缘和从本地IDE到云端的可扩展处理能力。

Dataiku 是一个通用AI平台™，帮助企业构建、部署和管理AI及分析应用。它为从数据分析师到数据科学家的各类用户提供了一个协作式、端到端的环境，用于处理数据、创建机器学习模型，并构建具备强大治理和可扩展性的企业级生成式AI解决方案。

MLflow 是一个用于管理端到端机器学习生命周期的开源平台。它使开发人员和数据科学家能够跟踪实验、将代码打包成可复现的运行、对模型进行版本控制和共享，并将其部署到生产环境，同时支持传统机器学习和现代生成式AI应用。

RagaAI 是一个全面的人工智能测试与可观测性平台，旨在帮助开发者和企业构建可靠的 AI 应用。它提供了一整套工具，用于观察、评估和调试 AI 代理、大语言模型（LLM）和 RAG 系统。核心功能包括代理测试、实时护栏、合成数据生成和微调能力。RagaAI 支持多模态数据（LLM、计算机视觉、表格数据），致力于自动化整个 AI 质量保障生命周期，从问题检测到解决，确保 AI 部署的稳健性和可信度。

TAHO 是一款旨在替代 Kubernetes 等复杂编排器的高性能计算框架。它通过消除开销和实现微秒级冷启动，在不增加硬件成本的情况下将您的计算效率提高一倍。TAHO 非常适合 AI/ML、边缘计算和高吞吐量工作负载，可与您现有的基础设施无缝集成，为在云、本地或混合环境中扩展要求苛刻的应用程序提供更快、更便宜、更简单的解决方案。

Remyx 是一个专为 AI 开发设计的 ExperimentOps（实验运维）平台。它通过提供一个用于结构化、可复用和可追踪实验的协作工作室，帮助 AI 和产品团队将知识操作化。通过专注于自定义指标和引导式学习循环，Remyx 加速了 AI 开发生命周期，确保 AI 系统与真实的业务目标和用户影响保持一致。

CometCore 是一个专为 AI 开发者和数据科学团队设计的端到端 MLOps 平台。它简化了从实验跟踪、超参数优化到模型版本控制和生产监控的整个机器学习生命周期。通过提供一个用于协作和可复现性的中心化枢纽，CometCore 加速了稳健、高性能 AI 模型的开发和部署。

UbiOps 是一个强大的 MLOps 平台，专为 AI 模型服务、编排和训练而设计。它使数据科学家和 AI 团队能够轻松地在任何基础设施（本地、混合云或多云）上部署、管理和扩展其模型，而无需深厚的工程专业知识。该平台负责处理容器化、API 创建和自动扩展，从而加速了从开发到生产的进程，适用于包括生成式 AI 和计算机视觉在内的各种 AI 应用。

Freeplay 是一个企业级平台，专为 AI 团队设计，用于构建、测试和持续改进 AI 产品及智能体。它将提示管理、实验、LLM 可观测性和数据审查统一到单个工作流中，为加速产品质量和开发速度创建了强大的数据飞轮。

Encord 是一个面向视觉和多模态人工智能的综合数据开发平台。它提供管理、整理和标注大规模非结构化数据（如图像、视频和 DICOM 文件）的工具。该平台通过先进的标注、模型评估和人机协同工作流，帮助人工智能团队构建高质量数据集，提高模型性能，并加速生产级人工智能应用的部署。

Arize 是一个专为开发、可观测性和评估而设计的人工智能与智能体工程平台。它为团队提供统一的解决方案，以更快地构建、监控、调试和改进 LLM 及机器学习模型。通过打通开发与生产之间的闭环，Arize 帮助确保人工智能系统在规模化应用中可靠、值得信赖且高性能。

Flyte 是一个开源的、云原生的工作流编排平台，专为构建、部署和管理生产级数据、机器学习和分析管道而设计。它强调可扩展性、可复现性和易用性，使团队能够从本地开发无缝过渡到大规模生产。凭借其 Python 优先的 SDK 和对多种语言的支持，Flyte 赋能数据科学家和工程师创建复杂、版本化和可维护的工作流。

Fiddler AI 是一个企业级 AI 可观测性平台，旨在为 AI 系统建立信任和透明度。它为传统机器学习（ML）模型和大型语言模型（LLM）提供统一的监控、可解释性和安全性。该平台帮助团队检测和解决数据漂移、性能下降、偏见和安全漏洞等问题，确保 AI 应用的可靠、公平和合规。

Determined AI 是一个开源的深度学习训练平台，旨在简化和加速模型开发。它提供了用于超参数调整、分布式训练和实验跟踪的集成工具，使数据科学家能够更快、更高效地训练出更好的模型。

Laminar 是一个专为构建可靠 AI 应用的开发者设计的开源可观测性与评估平台。它提供全面的工具用于追踪、评估和调试由 LLM 驱动的系统。核心功能包括实时追踪、浏览器代理可观测性、交互式实验场和集成的数据集管理，从而简化从开发到生产的整个 MLOps 生命周期。

Langfuse 是一个开源的 LLM 工程平台，为调试、评估和改进 LLM 应用提供全面的工具。它提供追踪、提示词管理、评估框架和指标等功能，为使用大语言模型进行构建的团队简化整个开发生命周期。

一个用于AI研究与开发的集成平台，提供统一的工作空间、预训练模型和一键式部署，以加速整个AI生命周期。是开发人员、研究人员和企业的理想选择。

Modelbit 是一个 MLOps 平台，用于将机器学习模型直接从 Python 笔记本部署到生产环境。它提供了一个基础设施即代码的工作流，使数据科学家能够通过一行代码和一次 git push 来部署、托管、扩展和管理模型。

Banana 是一个专为 AI 开发者设计的无服务器 GPU 平台，用于部署和扩展机器学习模型推理。它提供自动扩展 GPU、按成本计算定价以及全套 DevOps 工具等功能。请注意：Banana 平台已于 2024 年 3 月 31 日正式关停，不再运营。