AutoML-Agent предоставляет универс framework на Python, который управляет каждым этапом жизненного цикла машинного обучения с помощью интеллектуального интерфейса агента. Начиная с автоматического сбора данных, он выполняет аналитический анализ, обработку пропущенных значений и создание признаков с помощью настраиваемых конвейеров. Далее он ищет архитектуру модели и оптимизирует гиперпараметры, основанные на больших языковых моделях, чтобы предложить оптимальные конфигурации. Затем агент запускает параллельные эксперименты, отслеживая метрики и визуализации для сравнения результатов. После определения лучшей модели AutoML-Agent упрощает развертывание, создавая контейнеры Docker или облачные артефакты, совместимые с популярными платформами MLOps. Пользователи могут дополнительно настраивать рабочие процессы через плагины и отслеживать дрейф модели с течением времени, обеспечивая надежные, эффективные и воспроизводимые AI-решения в производственной среде.

Predibase предлагает самый быстрый и эффективный способ тонкой настройки и предоставления любой открытой большой языковой модели. Специально разработанная для разработчиков, она позволяет безшовное развертывание и работу открытых LLM на надежной безсерверной инфраструктуре. С помощью Predibase вы можете управлять жизненным циклом моделей машинного обучения от обучения до развертывания, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость.