AutoML-Agent proporciona un marco versátil basado en Python que orquesta cada etapa del ciclo de vida del aprendizaje automático a través de una interfaz de agente inteligente. Comenzando con la ingestión automática de datos, realiza análisis exploratorios, manejo de valores faltantes y creación de características mediante pipelines configurables. A continuación, realiza búsqueda de arquitectura de modelo y optimización de hiperparámetros impulsada por grandes modelos de lenguaje para sugerir configuraciones óptimas. El agente luego ejecuta experimentos en paralelo, rastreando métricas y visualizaciones para comparar el rendimiento. Una vez identificado el mejor modelo, AutoML-Agent simplifica el despliegue generando contenedores Docker o artefactos nativos en la nube compatibles con plataformas MLOps comunes. Los usuarios pueden personalizar aún más los flujos de trabajo mediante plugins y monitorear el desplazamiento del modelo con el tiempo, asegurando soluciones de IA robustas, eficientes y reproducibles en entornos de producción.

Predibase ofrece la forma más rápida y eficiente de ajustar finamente y ofrecer cualquier modelo de lenguaje grande de código abierto. Construido específicamente para desarrolladores, permite un despliegue y funcionamiento sin problemas de LLM de código abierto en una infraestructura robusta sin servidor. Con Predibase, puede gestionar todo el ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático, desde la formación hasta el despliegue, asegurando un alto rendimiento y escalabilidad.