Modl.ai offre une plateforme complète permettant aux développeurs de former, déployer et gérer facilement des modèles d'apprentissage automatique. Avec des fonctionnalités qui facilitent l'itération rapide des modèles, le versionnement automatique et des outils de gestion conviviaux, cela permet aux équipes de rationaliser leurs workflows et d'améliorer leur productivité. La plateforme inclut des capacités d'intégration et de livraison continues des modèles, permettant aux entreprises d'exploiter efficacement la technologie IA. De plus, Modl.ai soutient le travail collaboratif, ce qui le rend idéal pour les petites équipes et les grandes organisations dans leurs initiatives IA.

UbiOps est une plateforme d'infrastructure IA conçue pour les data scientists et les développeurs qui souhaitent simplifier le déploiement de leurs modèles IA et ML. Avec UbiOps, les utilisateurs peuvent transformer leur code en services en direct avec un minimum d'effort, bénéficiant de fonctionnalités telles que l'évolutivité automatique, l'équilibrage de charge et la surveillance. Cette flexibilité permet aux équipes de se concentrer sur la construction et l'optimisation de leurs modèles plutôt que de se préoccuper des complexités de l'infrastructure. Elle prend en charge plusieurs langages de programmation et s'intègre sans effort aux flux de travail et systèmes existants, en faisant un choix polyvalent pour les projets basés sur l'IA.

KeaML est une plateforme complète basée sur le cloud, adaptée pour rationaliser l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. De la sélection d'environnements de développement préconfigurés au déploiement de modèles avec un minimum d'efforts, KeaML garantit que les data scientists et les ingénieurs ML peuvent se concentrer sur l'innovation plutôt que sur la configuration et la maintenance. Les principales fonctionnalités incluent des workflows de déploiement intuitifs, des outils collaboratifs et des intégrations avec les principales sources de données. La plateforme est conçue pour augmenter l'efficacité, réduire les coûts et faciliter une collaboration fluide entre les professionnels du ML.