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Ferramentas Machine Learning Lifecycle para otimizar seu trabalho

Use soluções Machine Learning Lifecycle que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

Machine Learning Lifecycle

  • AutoML-Agent

    AutoML-Agent automatiza o pré-processamento de dados, engenharia de recursos, busca de modelos, ajuste de hiperparâmetros e implantação através de fluxos de trabalho impulsionados por LLM para pipelines de ML otimizados.
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    O que é AutoML-Agent?
    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.
    Recursos Principais do AutoML-Agent
    • Pré-processamento automatizado de dados
    • Pipelines de engenharia de recursos
    • Busca de arquitetura de modelos com LLM
    • Otimização de hiperparâmetros
    • Monitoramento e comparação de experimentos
    • Avaliação e explicabilidade do modelo
    • Automação de implantação (Docker, nuvem)
    • Extensibilidade baseada em plugins
    • Monitoramento de deriva do modelo
    Prós e Contras do AutoML-Agent

    Contras

    A complexidade potencial na coordenação de múltiplos agentes LLM pode aumentar o custo computacional.
    A ausência de informações explícitas de preços indica custos desconhecidos em potencial.
    Pode requerer recursos computacionais significativos para executar todo o pipeline.

    Prós

    Automatiza todo o pipeline do AutoML, desde a obtenção de dados até a implantação.
    Utiliza uma estrutura de LLM multiagente para execução eficiente e paralela das tarefas.
    A interface de linguagem natural o torna acessível para usuários não especialistas.
    O planejamento aumentado por recuperação aprimora a busca por soluções ótimas.
    A verificação em múltiplas etapas melhora a confiabilidade dos modelos gerados.
    Demonstrou altas taxas de sucesso em diversos conjuntos de dados e tarefas.
    Preços do AutoML-Agent
    Tem plano gratuitoNo
    Detalhes do teste gratuito
    Modelo de preços
    Cartão de crédito é necessárioNo
    Tem plano vitalícioNo
    Frequência de cobrança
    Para os preços mais recentes, visite: https://deepauto-ai.github.io/automl-agent/

  • Predibase

    Ajuste fino e forneça LLMs de código aberto em infraestrutura escalável sem servidor.
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    O que é Predibase?
    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.
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