AutoML-Agent fornece uma estrutura versátil baseada em Python que orquestra cada etapa do ciclo de vida do aprendizado de máquina por meio de uma interface de agente inteligente. Começando com ingestão automatizada de dados, realiza análises exploratórias, tratamento de valores ausentes e criação de recursos usando pipelines configuráveis. Em seguida, realiza busca por arquitetura de modelo e otimização de hiperparâmetros alimentada por grandes modelos de linguagem para sugerir configurações ótimas. O agente executa experimentos em paralelo, rastreando métricas e visualizações para comparar o desempenho. Assim que o melhor modelo é identificado, AutoML-Agent simplifica o deployment gerando containers Docker ou artefatos nativos de nuvem compatíveis com plataformas MLOps comuns. Os usuários podem personalizar workflows via plugins e monitorar a deriva do modelo ao longo do tempo, garantindo soluções de IA robustas, eficientes e reprodutíveis em ambientes de produção.

Predibase oferece a maneira mais rápida e eficiente de ajustar finamente e fornecer qualquer grande modelo de linguagem de código aberto. Projetada especificamente para desenvolvedores, permite a implantação e operação ininterrupta de LLMs de código aberto em uma infraestrutura robusta sem servidor. Com o Predibase, você pode gerenciar todo o ciclo de vida de modelos de aprendizado de máquina, desde o treinamento até a implementação, garantindo alto desempenho e escalabilidade.