Sagify

Sagify conecta la experimentación de machine learning con el despliegue en producción en AWS. En lugar de lidiar con la API de SageMaker y la configuración de infraestructura, permite definir los flujos de trabajo mediante código y se encarga automáticamente de aprovisionar recursos, escalar y gestionar la infraestructura en la nube.

La plataforma reduce el tiempo necesario para llevar a producción tanto modelos entrenados a medida como aplicaciones basadas en LLM. Incluye pruebas locales con Docker antes del despliegue en la nube, ajuste de hiperparámetros, inferencia por lotes para obtener predicciones a menor coste y una puerta de enlace FastAPI que estandariza el acceso a modelos de OpenAI, Anthropic y de código abierto.

Aspectos destacados

• Pruebas locales de modelos con Docker antes de desplegarlos en AWS
• Entrenamiento y despliegue con un clic, sin configuración manual de infraestructura
• Interfaz unificada para LLM compatible con modelos propietarios y de código abierto
• Procesamiento por lotes para predicciones a gran escala y menor coste
• Compatibilidad con modelos preentrenados para crear prototipos rápidamente

Sagify es ideal para profesionales de machine learning y científicos de datos que prefieren centrarse en la calidad del modelo en vez de configurar la nube. Al ser software de código abierto, solo se pagan los recursos de computación y almacenamiento de AWS utilizados.