AutoML-Agent offre un cadre polyvalent basé sur Python qui orchestre chaque étape du cycle de vie du machine learning via une interface agent intelligente. En commençant par l'importation automatisée des données, il réalise des analyses exploratoires, la gestion des valeurs manquantes et l'ingénierie des caractéristiques à l'aide de pipelines configurables. Ensuite, il recherche des architectures de modèles et optimise les hyperparamètres alimentés par de grands modèles linguistiques pour suggérer des configurations optimales. L'agent exécute ensuite des expériences en parallèle, en suivant les métriques et visualisations pour comparer les performances. Une fois le meilleur modèle identifié, AutoML-Agent simplifie le déploiement en générant des conteneurs Docker ou des artefacts natifs dans le cloud compatibles avec les plateformes MLOps courantes. Les utilisateurs peuvent également personnaliser les workflows via des modules plugin et surveiller la dérive du modèle dans le temps, garantissant des solutions IA robustes, efficaces et reproductibles en environnement de production.

Run.ai est une plateforme d'IA robuste qui automatise la gestion des ressources GPU pour l'entraînement des modèles d'IA. En tirant parti d'une orchestration intelligente, elle garantit une utilisation efficace des ressources, permettant aux data scientists et aux ingénieurs en apprentissage automatique de se concentrer sur l'expérimentation et l'amélioration des modèles. La plateforme prend en charge des flux de travail collaboratifs, une distribution dynamique des charges de travail et une surveillance des ressources en temps réel, facilitant ainsi une itération et un déploiement plus rapides des modèles d'IA dans des environnements de production.

AgentsFlow abstrait chaque agent IA en tant que nœud dans un graphique dirigé, permettant aux développeurs de concevoir visuellement et de manière programmatique des pipelines complexes. Chaque nœud peut représenter un appel LLM, une tâche de prétraitement des données ou une logique de décision, et peut être connecté pour déclencher des actions ultérieures basées sur des sorties ou des conditions. Le framework supporte le branchement, les boucles et l'exécution parallèle, avec une gestion des erreurs, des tentatives et des contrôles de délai d'expiration intégrés. AgentsFlow s’intègre avec les principaux fournisseurs LLM, des modèles personnalisés et des APIs externes. Son tableau de bord de surveillance offre des journaux en temps réel, des métriques et une visualisation des flux, facilitant le débogage et l’optimisation. Avec un système de plugins et une API REST, AgentsFlow peut être étendu et intégré dans des pipelines CI/CD, des services cloud ou des applications personnalisées, en faisant un outil idéal pour des workflows IA évolutifs et de production.