Lumino Labs fournit une plateforme complète pour le développement et la formation de modèles d'IA. Elle comprend un SDK intuitif permettant aux utilisateurs de construire des modèles à l'aide de modèles préconfigurés ou de modèles personnalisés. Les utilisateurs peuvent déployer leurs modèles en quelques secondes, garantissant ainsi des flux de travail rapides et efficaces. La plateforme prend en charge le scalage automatique pour éliminer les coûts liés aux GPU inactifs et aide à surveiller la performance des modèles en temps réel. Lumino Labs met l'accent sur la confidentialité des données et la conformité, permettant aux utilisateurs de maintenir un contrôle total sur leurs ensembles de données. La plateforme offre également des avantages économiques, réduisant les dépenses de formation jusqu'à 80 %.

Thufir est un framework open-source basé sur Python conçu pour faciliter la création d'agents IA autonomes capables de planification et d'exécution de tâches complexes. Au cœur de Thufir se trouve un moteur de planification qui décompose des objectifs de haut niveau en étapes réalisables, un module de mémoire pour stocker et rappeler des informations contextuelles au cours des sessions, et une interface d’outils plug-and-play permettant aux agents d’interagir avec des API externes, bases de données ou environnements d’exécution de code. Les développeurs peuvent exploiter les composants modulaires de Thufir pour personnaliser le comportement des agents, définir des outils personnalisés, gérer l’état de l’agent et orchestrer des workflows multi-agents. En abstraisant les préoccupations d’infrastructure de bas niveau, Thufir accélère le développement et le déploiement d’agents intelligents pour des cas d’usage tels que assistants virtuels, automatisation de flux de travail, recherche et travailleurs numériques.

LossLens AI est un assistant intelligent conçu pour aider les praticiens en apprentissage automatique à comprendre et optimiser leurs processus de formation du modèle. En ingérant des journaux de perte et des métriques, il génère des visualisations interactives des courbes d'entraînement et de validation, identifie les divergences ou le surapprentissage et fournit des explications en langage naturel. En tirant parti de modèles linguistiques avancés, il propose des suggestions de réglage d'hyperparamètres et d'arrêt anticipé contextuelles. L'agent prend en charge les flux de travail collaboratifs via une API REST ou une interface web, permettant aux équipes d'itérer plus rapidement et d'obtenir de meilleures performances du modèle.