TensorBlock est conçu pour simplifier le parcours en machine learning en offrant des clusters GPU élastiques, des pipelines MLOps intégrés et des options de déploiement flexibles. Avec un accent sur la facilité d'utilisation, il permet aux data scientists et aux ingénieurs de déployer des instances compatibles CUDA en quelques secondes pour la formation de modèles, gérer des ensembles de données, suivre des expériences et enregistrer automatiquement des métriques. Une fois les modèles entraînés, les utilisateurs peuvent les déployer en tant que points de terminaison REST évolutifs, planifier des travaux d'inférence par lot ou exporter des conteneurs Docker. La plateforme comprend également des contrôles d'accès basés sur les rôles, des tableaux de bord d'utilisation et des rapports d'optimisation des coûts. En abstraisant la complexité de l'infrastructure, TensorBlock accélère les cycles de développement et garantit des solutions IA reproductibles et prêtes pour la production.

L'agent MLE est un cadre d'agent polyvalent basé sur l'IA qui simplifie et accélère les opérations d'apprentissage automatique en tirant parti de modèles linguistiques avancés. Il interprète des requêtes utilisateur de haut niveau pour exécuter des tâches ML complexes telles que le suivi automatique des expériences avec l'intégration de MLflow, la surveillance en temps réel des performances des modèles, la détection de dérive des données et la vérification de la santé des pipelines. Les utilisateurs peuvent interagir avec l'agent via une interface conversationnelle pour obtenir des métriques d'expériences, diagnostiquer des échecs d'entraînement ou planifier des retrainements. L'agent MLE s'intègre de façon transparente avec des plateformes d'orchestration populaires comme Kubeflow et Airflow, permettant des déclencheurs automatiques de workflows et des notifications. Sa architecture modulaire de plugins permet de personnaliser les connecteurs de données, les tableaux de bord de visualisation et les canaux d'alerte, le rendant adaptable aux flux de travail variés des équipes ML.

Tryolabs est un partenaire de conseil en IA qui fournit des solutions personnalisées en IA, données et analytique. Avec une équipe d'ingénieurs en apprentissage machine et de scientifiques des données experts, Tryolabs aide les entreprises à accélérer l'adoption de l'IA, à améliorer leurs capacités et à intégrer l'IA de manière transparente dans leurs opérations. Leurs solutions incluent l'ingénierie des données, l'analyse vidéo, l'IA sur mesure, le MLOps, l'IA pour le bien, l'appariement de produits, l'optimisation des prix, la maintenance prédictive et l'informatique en périphérie. Ils se concentrent sur la livraison de résultats commerciaux mesurables et sur la promotion de l'innovation grâce à des partenariats stratégiques.

Algorithmia est une plateforme complète d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps) conçue pour automatiser le déploiement, la gestion et la surveillance des modèles d'apprentissage automatique. Elle facilite l'intégration fluide des modèles dans des environnements de production, fournissant des capacités robustes de surveillance et de gouvernance. Algorithmia aide les data scientists, les équipes IT et les développeurs à réduire les temps de déploiement, à améliorer l'évolutivité et à maintenir une performance optimale des modèles grâce à des fonctionnalités telles que la détection automatisée, des politiques de gouvernance personnalisables et une surveillance en temps réel.

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.