Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) es un marco de código abierto unificado diseñado para mejorar la precisión y eficiencia del modelo combinando flujos de trabajo de recuperación y ajuste fino. Los usuarios pueden preparar un corpus, construir un índice de recuperación y conectar el contexto recuperado directamente en los bucles de entrenamiento. Soporta recuperación multimodal para texto, imágenes y videos, se integra con almacenes vectoriales populares y ofrece métricas de evaluación y scripts de implementación para prototipado rápido y despliegue en producción.

ClearML es una plataforma MLOps de nivel empresarial y de código abierto que automatiza y optimiza todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Con funciones como la gestión de experimentos, el versionado de datos, el servicio de modelos y la automatización de pipelines, ClearML ayuda a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y equipos de DevOps a gestionar sus proyectos de ML de manera eficiente. La plataforma se puede escalar desde desarrolladores individuales hasta grandes equipos, proporcionando una solución unificada para todas las operaciones de ML.

Hugging Face proporciona un ecosistema completo para el aprendizaje automático (ML), que abarca bibliotecas de modelos, conjuntos de datos y herramientas para entrenar y desplegar modelos. Su enfoque está en democratizar la IA al ofrecer interfaces y recursos amigables para practicantes, investigadores y desarrolladores. Con características como la biblioteca Transformers, Hugging Face acelera el flujo de trabajo para crear, ajustar y desplegar modelos de ML, permitiendo a los usuarios aprovechar los últimos avances en tecnología de IA de manera fácil y efectiva.