Trinity-RFT（検索ファインチューニング）は、検索とファインチューニングのワークフローを組み合わせて、モデルの精度と効率を向上させる統一されたオープンソースフレームワークです。コーパスを準備し、検索インデックスを構築し、取得したコンテキストを直接トレーニングループに組み込むことができます。テキスト、画像、動画のマルチモーダル検索をサポートし、一般的なベクトルストアと統合し、評価指標やデプロイスクリプトも提供します。

ClearMLは、機械学習ライフサイクル全体を自動化し、効率化する企業グレードのオープンソースMLOpsプラットフォームです。実験管理、データバージョン管理、モデルサービス、パイプライン自動化などの機能を備えたClearMLは、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、DevOpsチームが効率的にMLプロジェクトを管理するのを支援します。このプラットフォームは、個々の開発者から大規模なチームまでスケーラブルであり、すべてのML運用に対する統一されたソリューションを提供します。

Hugging Faceは、モデルライブラリ、データセット、モデルのトレーニングとデプロイメントのためのツールを包括する機械学習（ML）のための包括的なエコシステムを提供します。AIを民主化することに焦点を当てており、利用者、研究者、開発者向けにユーザーフレンドリーなインターフェースとリソースを提供しています。Transformersライブラリのような機能を備え、Hugging FaceはMLモデルの作成、ファインチューニング、デプロイメントのワークフローを加速し、利用者が最新のAI技術を簡単かつ効果的に活用できるようにしています。