Ollama Workflows est une bibliothèque open-source de pipelines d'agents AI configurables construits sur le cadre Ollama LLM. Elle offre des dizaines de workflows prêts à l'emploi — comme la synthèse, la traduction, la revue de code, l'extraction de données, la rédaction d'e-mails, et plus encore — qui peuvent être chaînés dans des définitions YAML ou JSON. Les utilisateurs installent Ollama, clonant le dépôt, sélectionnant ou personnalisant un workflow, puis l'exécutent via CLI. Tout le traitement se fait localement sur votre machine, préservant la confidentialité des données tout en permettant une itération rapide et une sortie cohérente à travers les projets.

Metaflow est une bibliothèque Python qui aide les data scientists et les ingénieurs à construire, gérer et faire évoluer des projets de science des données réels. Originaire de Netflix, Metaflow offre des solutions rationalisées pour le développement, le déploiement et l'exploitation de diverses applications gourmandes en données, en particulier celles impliquant l'apprentissage automatique (ML), l'intelligence artificielle (AI) et la science des données. Offrant des API cohérentes, elle simplifie l'orchestration des flux de travail, le mouvement des données, le suivi des versions et la mise à l'échelle des calculs dans le cloud, garantissant un développement efficace des projets de bout en bout.

DALI fournit un SDK modulaire et extensible pour construire des agents d'IA documentaires capables de traiter des images, PDF et fichiers scannés. Il intègre des moteurs OCR et des modèles vision-langage pour détecter des éléments de mise en page, extraire des tableaux et répondre aux questions des utilisateurs. Les développeurs peuvent personnaliser leurs pipelines, intégrer différents LLM et déployer des interfaces web ou en ligne de commande interactives. Avec un support intégré pour la mise en cache, le traitement par lots et l'orchestration multi-modèles, DALI accélère les tâches de compréhension des documents avec un code minimal.

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.

Agent Control Plane offre un plan de contrôle centralisé pour concevoir, orchestrer et exploiter à grande échelle des agents IA autonomes. Les développeurs peuvent configurer le comportement des agents via des définitions déclaratives, intégrer des services et API externes en tant qu’outils, et chaîner des workflows en plusieurs étapes. Il supporte le déploiement en conteneur avec Docker ou Kubernetes, la surveillance en temps réel, la journalisation et les métriques via un tableau de bord web. Le framework inclut une CLI et une API RESTful pour l’automatisation, permettant une itération transparente, un versionnage et une restauration des configurations d’agents. Avec une architecture modulaire de plugins et une évolutivité intégrée, Agent Control Plane accélère le cycle de vie de bout en bout des agents IA, du test local aux environnements de production de niveau entreprise.

ClassiCore-Public fournit un environnement complet pour construire, optimiser et déployer des modèles de classification. Il dispose d'un créateur de pipelines intuitif qui gère l'ingestion de données brutes, le nettoyage et l'ingénierie des fonctionnalités. Le zoo de modèles intégré comprend des algorithmes tels que Forêts Aléatoires, SVMs et architectures de Deep Learning. L'optimisation automatisée des hyperparamètres utilise la recherche bayésienne pour trouver les réglages optimaux. Les modèles entraînés peuvent être déployés en tant qu'API RESTful ou microservices, avec des tableaux de bord de surveillance qui suivent les performances en temps réel. Les plugins extensibles permettent aux développeurs d'ajouter des prétraitements, visualisations ou de nouvelles cibles de déploiement, faisant de ClassiCore-Public une solution idéale pour les tâches de classification à l'échelle industrielle.