# MLOps

Google Cloud的機器學習工程師學習路徑是一套精選的在線課程和實驗，旨在幫助學習者獲得Google Cloud技術實操經驗，掌握機器學習系統的設計、構建、投產、優化、運轉和維護等關鍵技能。完成此學習路徑後，學習者可以進一步考取Google Cloud機器學習工程師認證，為職業發展打下堅實基礎。

AIxBlock是一個綜合性的鏈上AI平臺,集成了去中心化超級計算機。主要功能包括:數據引擎進行數據採集、整理和標註;低代碼MLOps平臺輕鬆構建和部署AI模型;通過鏈上共識機制即時驗證AI模型質量;提供去中心化計算力交易市場,節省90%計算成本;基於P2P無手續費交易;通過區塊鏈共識確保數據質量;所有交易在鏈上安全透明記錄。適用於AI開發者、計算力供應商、自由職業者等。

攬睿星舟提供豐富的 GPU 租用選擇、開箱即用的 AI 開發環境、多機多卡分佈式訓練、彈性擴容、開放的鏡像生態等 AI 開發環境，助力您登上 AI 變革的舞臺。

LangSmith是一個統一的DevOps平臺,用於開發、協作、測試、部署和監控LLM應用程序。它支持LLM應用程序開發生命週期的所有階段,為構建LLM應用提供端到端的解決方案。主要功能包括:鏈路追蹤、提示工具、數據集、自動評估、線上部署等。適用於構建基於LLM的AI助手、 ChatGPT應用的開發者。

Ploomber Cloud是一個面向數據科學家和機器學習工程師的在線協作平臺。它通過版本控制和環境管理來實現數據科學項目的可重現性,讓用戶能夠輕鬆地與團隊成員分享代碼、數據和運行環境。主要功能包括:追蹤項目迭代歷史;支持Jupyter和集成開發環境,平滑數據科學工作流程;利用Docker和Kubernetes實現環境一致性;支持Notebook和腳本的運行和調度。該產品採用按量計費的訂閱模式,面向需要協同工作的企業數據科學團隊。

Prompt Joy是一個用於幫助理解和調試LLM(大語言模型)提示的工具。主要功能包括日誌記錄和分割測試。日誌記錄可以記錄LLM的請求與響應,便於檢查輸出結果。分割測試可以輕鬆進行A/B測試,找出效果最佳的提示。它與具體的LLM解耦,可以配合OpenAI、Anthropic等LLM使用。它提供了日誌和分割測試的API。採用Node.js+PostgreSQL構建。

Vertex AI提供了構建和部署機器學習模型所需的一體化平臺和工具。它具有強大的功能,可以加速自定義模型的訓練和部署,並提供預構建的AI API和應用。關鍵功能包括:集成的工作空間、模型部署與管理、MLOps支持等。可顯著提高數據科學家和ML工程師的工作效率。

Domino Data Lab是一個統一、協作、管控的端到端企業級AI平臺。該平臺可以在任何環境下構建、部署和管理AI模型,訪問任何環境下的數據、工具、計算和項目。Domino Data Lab通過建立最佳實踐、跟蹤生產中的模型以及加強治理,幫助企業加速AI應用、擴大AI規模,同時確保治理並降低成本。

IBM Watson Studio是一個協作平臺,使數據科學家、開發人員和分析師能夠構建、訓練和部署機器學習模型。它支持各種數據源,使團隊能夠簡化其工作流程。藉助高級功能,如自動機器學習和模型監控,Watson Studio用戶可以在整個開發和部署生命週期中管理其模型。

Lightning AI是一個基於PyTorch的平臺,可以幫助用戶無痛地在本地機器和雲環境之間進行AI模型的訓練和部署。它支持各類熱門AI模型如大型語言模型、Transformers、Stable Diffusion等的構建。關鍵特性包括對分佈式多GPU訓練的支持、內置MLOps功能、雲端無服務器部署等。適用於AI研發團隊、想要快速構建AI產品的公司以及擁有GPU資源的機構。

數據科學家助手是您的完整MLOps、監控和AI質量與治理解決方案。它自動檢測準確性、數據大小、模型漂移、運行時間、調度等的變化和趨勢。通過提供統一的視圖和關鍵指標，您可以全面瞭解您的機器學習環境。它還可以跟蹤監控模型性能和數據漂移，以便快速識別準確性下降和數據質量變化。無需設置或等待基礎架構配置，通過簡單的代碼集成，您就可以完全控制您發送的內容。您可以配置自定義警報和通知，以及可視化項目間的趨勢和相關性。成為α用戶即可獲得免費訪問。

Orquesta是一款AI提示管理工具，為工程師提供了管理提示的工具，包括集中存儲、實驗、個性化定製和收集反饋等功能。它能夠幫助您豐富產品的功能，並實現AI和LLM的能力，同時集中管理和優化提示的生命週期。

DataRobot MLOps幫助提高人工智能價值，通過自動化機器學習應用的部署、優化和治理。

Mystic提供工具和基礎設施，使機器學習交付變得快速、簡單、可擴展和安全。我們的端到端軟件適用於任何規模的企業，並且與任何雲平臺兼容，使我們與其他MLOps平臺區別開來。我們的產品包括Catalyst解決方案、企業級解決方案和安全、可擴展和高速的AI部署。

WhyLabs AI Observability Platform是一個即時監控和管理AI模型與數據的平臺。它可以幫助用戶發現數據和機器學習問題，實現持續改進，避免昂貴的故障。該平臺支持監控結構化和非結構化數據，以及所有類型的機器學習模型，包括LLMs。用戶可以對數據進行全面的分析，檢測數據漂移和數據質量問題，並獲得有關訓練和部署之間的差異的警報。WhyLabs AI Observability Platform可以快速集成到現有的數據管道和多雲架構中，支持從海量數據到即時可行動洞察的轉變。定價信息請參考官方網站。