Faire passer un modèle de la recherche à une production fiable nécessite des outils de suivi d'expériences, de versionnage des données et d'orchestration de déploiement. Weights & Biases est la plateforme de référence pour suivre les expériences de ML et comparer les résultats d'exécution. Databricks unifie l'ingénierie des données et l'entraînement de modèles, tandis que LangChain et Arthur AI étendent les pratiques MLOps aux applications fondées sur les LLM — gérant le versionnage des prompts, la surveillance des sorties et les tests de régression.
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