AutoML-Agent bietet ein vielseitiges Python-basiertes Framework, das jede Phase des Machine-Learning-Lebenszyklus über eine intelligente Agentenoberfläche orchestriert. Beginnend mit automatisierter Datenaufnahme führt es Explorationsanalysen, Umgang mit fehlenden Werten und Merkmalengineering anhand konfigurierbarer Pipelines durch. Anschließend sucht es nach Modellarchitekturen und optimiert Hyperparameter mit großen Sprachmodellen, um optimale Konfigurationen vorzuschlagen. Der Agent führt Experimente parallel durch, verfolgt Metriken und Visualisierungen zum Vergleich der Leistung. Sobald das beste Modell identifiziert ist, erleichtert AutoML-Agent die Bereitstellung durch die Generierung von Docker-Containern oder cloud-nativen Artefakten, die mit gängigen MLOps-Plattformen kompatibel sind. Nutzer können Workflows darüber hinaus durch Plugin-Module anpassen und Modellverschiebungen im Zeitverlauf überwachen, um robuste, effiziente und reproduzierbare KI-Lösungen in Produktionsumgebungen sicherzustellen.

Predibase bietet den schnellsten und effizientesten Weg, um jedes Open-Source-große Sprachmodell feinabzustimmen und bereitzustellen. Speziell für Entwickler erstellt, ermöglicht es nahtloses Deployment und Betrieb von Open-Source-LLMs auf einer robusten serverlosen Infrastruktur. Mit Predibase können Sie den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen von der Schulung bis zur Bereitstellung verwalten und so hohe Leistung und Skalierbarkeit gewährleisten.