AutoML-Agent提供一個多功能Python框架，透過智能代理介面來調度整個機器學習生命週期。從自動資料收集建置開始，進行探索性分析、缺失值處理與特徵工程，採用可配置的管線。接著，利用大語言模型進行模型架構搜尋與超參數優化，提出最佳配置建議。代理並行運行實驗，追蹤指標與視覺化結果，進行性能比對。找到最佳模型後，AutoML-Agent簡化部署流程，生成Docker容器或支援主流MLOps平台的雲端工件。用戶亦可利用插件模組自訂工作流程，並監控模型漂移，確保在實務環境中擁有穩健、有效且可重現的AI解決方案。

ClassiCore-Public提供一個完整環境，用於建立、優化和部署分類模型。具有直覺操作的流程構建器，負責從原始資料讀取、清洗及特徵工程。內建的模型庫涵蓋隨機森林、SVM及深度學習架構。自動超參數調整則利用貝氏優化尋找最佳設定。訓練好的模型支援部署成RESTful API或微服務，並配備監控儀表板，可即時追蹤效能指標。擴充插件允許開發者加入自訂資料預處理、視覺化或新部署目標，非常適合產業級分類應用。

NVIDIA Cosmos 是一個 AI 開發平台，為開發者提供一套先進的數據管理、模型訓練和部署工具。它支持多種機器學習框架，讓用戶能夠高效前處理數據，利用強大的 GPU 訓練模型，並將這些模型整合到實際應用中。該平台旨在簡化 AI 開發生命週期，使構建、測試和部署 AI 模型變得更為便捷。