# MLOps

Google Cloudの機械学習エンジニアラーニングパスは、厳選されたオンラインコースと実践演習で構成されており、学習者がGoogle Cloudテクノロジーの実践的な経験を積み、機械学習システムの設計、構築、運用開始、最適化、運用、保守といった重要なスキルを習得することを目指しています。このラーニングパスを修了することで、Google Cloud機械学習エンジニア認定資格の取得を目指し、キャリアアップの基礎を築くことができます。

AIxBlockは、分散型スーパーコンピューターを統合した包括的なオンチェーンAIプラットフォームです。主な機能は、データエンジンのデータ収集?整理?アノテーション、ローコードMLOpsプラットフォームによるAIモデルの容易な構築とデプロイ、オンチェーンコンセンサス機構によるAIモデル品質のリアルタイム検証、分散型コンピューティングリソース取引市場による計算コストの90％削減、P2P手数料無料取引、ブロックチェーンコンセンサスによるデータ品質保証、すべての取引のオンチェーンでの安全かつ透明な記録です。AI開発者、コンピューティングリソースプロバイダー、フリーランサーなどに適しています。

揽睿星舟は、豊富なGPUレンタルオプション、すぐに使えるAI開発環境、マルチノードマルチGPU分散型トレーニング、弾性スケーリング、オープンなイメージエコシステムなどのAI開発環境を提供し、AI変革の舞台への登壇を支援します。

LangSmithは、LLMアプリケーションの開発、協調、テスト、デプロイ、監視のための統合DevOpsプラットフォームです。LLMアプリケーション開発ライフサイクルの全段階をサポートし、LLMアプリケーション構築のためのエンドツーエンドソリューションを提供します。主な機能には、トレース、プロンプトツール、データセット、自動評価、ワンクリックデプロイなどがあります。LLMベースのAIアシスタント、ChatGPTアプリケーション開発者に最適です。

Ploomber Cloudは、データサイエンティストと機械学習エンジニア向けのオンライン協調プラットフォームです。バージョン管理と環境管理により、データサイエンスプロジェクトの再現性を確保し、チームメンバーとコード、データ、実行環境を簡単に共有できます。主な機能は以下の通りです: プロジェクトのイテレーション履歴の追跡、Jupyterおよび統合開発環境のサポートによるスムーズなデータサイエンスワークフロー、DockerとKubernetesによる環境の一貫性の実現、Notebookとスクリプトの実行とスケジューリングのサポート。この製品は従量課金制のサブスクリプションモデルを採用しており、協調作業が必要な企業のデータサイエンスチーム向けです。

Prompt Joyは、LLM（大規模言語モデル）プロンプトの理解とデバッグを支援するツールです。主な機能はログ記録と分割テストです。ログ記録により、LLMのリクエストとレスポンスを記録し、出力結果の確認が容易になります。分割テストにより、A/Bテストを簡単に実施し、最適なプロンプトを見つけることができます。特定のLLMとは切り離されており、OpenAI、AnthropicなどのLLMと連携して使用できます。ログと分割テストのAPIを提供します。Node.jsとPostgreSQLで構築されています。

Vertex AIは、機械学習モデルの構築とデプロイに必要な統合プラットフォームとツールを提供します。強力な機能を備え、カスタムモデルのトレーニングとデプロイを高速化し、事前構築済みのAI APIとアプリケーションを提供します。主な機能には、統合ワークスペース、モデルのデプロイと管理、MLOpsサポートなどがあります。データサイエンティストとMLエンジニアの生産性を大幅に向上させることができます。

Domino Data Labは、統合され、協調的で、管理されたエンドツーエンドのエンタープライズ級AIプラットフォームです。このプラットフォームは、あらゆる環境でAIモデルの構築、展開、管理、あらゆる環境でのデータ、ツール、計算、プロジェクトへのアクセスを可能にします。Domino Data Labは、ベストプラクティスの確立、本番環境でのモデルの追跡、ガバナンスの強化を通じて、企業がAIアプリケーションの迅速化、AIの規模拡大を支援し、同時にガバナンスを確保し、コストを削減します。

IBM Watson Studioは、データサイエンティスト、開発者、アナリストが機械学習モデルを構築、トレーニング、デプロイできる協調プラットフォームです。様々なデータソースに対応しており、チームはワークフローを簡素化できます。自動機械学習やモデル監視などの高度な機能により、Watson Studioユーザーは、開発とデプロイのライフサイクル全体を通してモデルを管理できます。

Lightning AIは、PyTorchベースのプラットフォームです。ローカルマシンとクラウド環境間でのAIモデルのトレーニングとデプロイをシームレスに行うことができます。大規模言語モデル、Transformers、Stable Diffusionなど、様々な人気のAIモデルの構築をサポートしています。主な機能としては、分散型マルチGPUトレーニングのサポート、MLOps機能の組み込み、クラウド上のサーバーレスデプロイなどが挙げられます。AI開発チーム、AI製品の迅速な構築を目指す企業、GPUリソースを持つ機関などに最適です。

データサイエンティストアシスタントは、MLOps、監視、AI品質とガバナンスのための包括的なソリューションです。正確性、データサイズ、モデルドリフト、実行時間、スケジューリングなどの変化と傾向を自動的に検出します。統一されたビューと主要な指標を提供することで、機械学習環境を包括的に把握できます。また、モデルのパフォーマンスとデータドリフトを監視し、精度の低下とデータ品質の変化を迅速に特定することもできます。インフラストラクチャの設定や待機は不要で、シンプルなコード統合により、送信する内容を完全に制御できます。カスタムアラートと通知、プロジェクト間のトレンドと関連性の視覚化を設定できます。αユーザーとして登録いただければ、無料でアクセスできます。

Orquestaは、エンジニアがプロンプトを管理するためのツールです。集中ストレージ、実験、パーソナライズされたカスタマイズ、フィードバック収集などの機能を提供します。製品機能の強化、AIとLLMの能力の実現、そしてプロンプトのライフサイクルの一元管理と最適化に役立ちます。

DataRobot MLOpsは、機械学習アプリケーションのデプロイ、最適化、ガバナンスを自動化することで、AIの価値向上を支援します。

Mysticは、機械学習のデリバリーを迅速、シンプル、スケーラブル、かつセキュアにするためのツールとインフラストラクチャを提供します。当社のエンドツーエンドソフトウェアは、あらゆる規模の企業に対応し、あらゆるクラウドプラットフォームと互換性があるため、他のMLOpsプラットフォームとは一線を画します。当社の製品には、Catalystソリューション、エンタープライズレベルのソリューション、安全でスケーラブルかつ高速なAIデプロイメントが含まれます。

WhyLabs AI Observability Platformは、AIモデルとデータをリアルタイムで監視?管理するためのプラットフォームです。データや機械学習における問題を検出し、継続的な改善を促進し、高額な障害を回避するのに役立ちます。構造化データと非構造化データ、そしてLLMを含むあらゆる種類の機械学習モデルの監視をサポートします。データの包括的な分析、データドリフトやデータ品質問題の検出、トレーニングとデプロイ間の差異に関するアラートの受信が可能です。WhyLabs AI Observability Platformは、既存のデータパイプラインやマルチクラウドアーキテクチャに迅速に統合でき、大量データからリアルタイムで実行可能なインサイトへの転換を支援します。価格については、公式ウェブサイトをご覧ください。