AutoML-Agentは、知能的なエージェントインターフェースを通じて機械学習のライフサイクルのあらゆる段階を調整する、多目的なPythonベースのフレームワークです。自動化されたデータ取り込みから始まり、探索的分析、欠損値処理、特徴量エンジニアリングを設定可能なパイプラインで実行します。次に、LLMを活用したモデルアーキテクチャの検索やハイパーパラメータの最適化を行い、最適な構成を提案します。その後、エージェントは並列で実験を実行し、パフォーマンスを比較するためのメトリクスやビジュアライゼーションを追跡します。最良のモデルが特定されると、AutoML-AgentはDockerコンテナや一般的なMLOpsプラットフォームと互換性のあるクラウドネイティブアーティファクトの生成による展開を合理化します。ユーザーはプラグインモジュールを使ってワークフローをカスタマイズし、モデルのドリフトを追跡してロバストで効率的、再現可能なAIソリューションを本番環境で提供できます。

Run.aiは、AIモデルのトレーニングのためのGPUリソース管理を自動化する強力なAIプラットフォームです。インテリジェントなオーケストレーションを活用することで、リソースの効率的な利用を保証し、データサイエンティストや機械学習エンジニアが実験やモデルの改善に集中できるようにします。このプラットフォームは、コラボレーティブなワークフロー、動的なワークロード分配、リアルタイムのリソース監視をサポートし、AIモデルの反復と展開を迅速に進めます。

AgentsFlowは、各AIエージェントを有向グラフのノードとして抽象化し、開発者が複雑なパイプラインを視覚的・プログラム的に設計できるようにします。各ノードはLLM呼び出し、データ前処理タスク、または意思決定ロジックを表し、出力や条件に基づいて次のアクションをトリガーすることが可能です。フレームワークは分岐、ループ、並列実行をサポートし、エラー処理、リトライ、タイムアウト制御も備えています。AgentsFlowは主要なLLMプロバイダー、カスタムモデル、外部APIと連携し、リアルタイムのログ、メトリクス、フロービジュアライゼーションを提供する監視ダッシュボードも備えています。プラグインシステムやREST APIを介して拡張・統合でき、CI/CDパイプライン、クラウドサービス、カスタムアプリケーションに最適です。