Trinity-RFT (Retrieval Fine-Tuning) est un cadre open-source unifié conçu pour améliorer la précision et l'efficacité du modèle en combinant flux de travail de récupération et de fine-tuning. Les utilisateurs peuvent préparer un corpus, construire un index de récupération et insérer le contexte récupéré directement dans les boucles d'entraînement. Il supporte la récupération multimodale pour le texte, les images et la vidéo, s'intègre avec des magasins vectoriels populaires, et propose des métriques d'évaluation ainsi que des scripts de déploiement pour un prototypage rapide et un déploiement en production.

ClearML est une plateforme MLOps de niveau entreprise et open-source qui automatise et optimise l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Avec des fonctionnalités telles que la gestion des expériences, la gestion des versions de données, le déploiement de modèles et l'automatisation des pipelines, ClearML aide les data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique et les équipes DevOps à gérer efficacement leurs projets ML. La plateforme peut être scalée d'un développeur individuel à de grandes équipes, fournissant une solution unifiée pour toutes les opérations ML.

Hugging Face fournit un écosystème complet pour l'apprentissage automatique (ML), englobant des bibliothèques de modèles, des ensembles de données et des outils pour entraîner et déployer des modèles. Son objectif est de démocratiser l'IA en offrant des interfaces et des ressources conviviales aux praticiens, chercheurs et développeurs. Avec des fonctionnalités telles que la bibliothèque Transformers, Hugging Face accélère le flux de travail de création, ajustement et déploiement des modèles ML, permettant aux utilisateurs de tirer parti des dernières avancées en technologie IA de manière simple et efficace.