Нейросеть Sagify

Sagify — инструмент для упрощения работы с машинным обучением и языковыми моделями в облаке. Этот инструмент позволяет разработчикам быстро развертывать как собственные модели машинного обучения, так и готовые языковые модели (LLM) в AWS SageMaker.

Возможности для работы с LLM

Sagify позволяет развертывать языковые модели без написания кода. Поддерживаются различные провайдеры: OpenAI, Anthropic и открытые LLM. Инструмент создает REST API для взаимодействия с моделями, что упрощает их интеграцию в приложения.

Процесс настройки языковых моделей включает несколько простых шагов: установка Sagify, настройка выбранного провайдера LLM и развертывание FastAPI-шлюза. Доступны функции пакетного вывода и работы с эмбеддингами.

Собственные модели машинного обучения

Для разработчиков, создающих собственные модели, Sagify предлагает полный цикл работы:

• Инициализация проекта и интеграция Sagify
• Сборка Docker-образа
• Обучение модели локально или в облаке
• Развертывание модели для получения предсказаний
• Оптимизация гиперпараметров

Инструмент автоматизирует взаимодействие с AWS SageMaker: загрузку данных в S3, настройку обучения в облаке, мониторинг процесса и развертывание обученной модели с доступом через REST API.

Управление через командную строку

Sagify предоставляет набор команд для управления всем процессом: initialize для создания структуры проекта, build для сборки Docker-образа, команды local train/deploy для локального обучения и тестирования, cloud train для запуска обучения в облаке, cloud deploy для развертывания модели и cloud batch transform для пакетного применения модели к данным.

Команды имеют подробную документацию с описанием параметров и примерами использования, что упрощает освоение инструмента даже для разработчиков, недавно начавших работать с машинным обучением.