KitchenAI の概要
KitchenAIは、AIフレームワークのオーケストレーションを簡素化し、AIワークフローの管理を合理化するために設計されたオープンソースのコントロールプレーンです。 開発者は、単一の標準化されたAPIエンドポイントを介して複数のAIフレームワークを簡単に管理できます。 KitchenAIを使用すると、バージョン管理と即時ロールバックを備えたBento Boxesを使用して、自己完結型のAI実装を構築、テスト、およびデプロイできます。
主な機能には、AIワークフローのリアルタイム監視、LangchainやLlamaIndexなどのさまざまなAIフレームワークのサポート、AIワークフローをパッケージ化するためのモジュール式アーキテクチャが含まれます。 KitchenAIは、アプリケーション開発者とAIチーム間のギャップを埋め、それぞれが強力なAI機能を提供しながら、それぞれの強みに集中できるようにします。 使い慣れたOpenAI SDKを使用してBento Boxesと対話し、AWS、GCP、On-Prem、OpenAI、Anthropic、Hugging Face、およびカスタムモデルにデプロイします。
KitchenAIマネージドクラウドでLLMOpsを簡素化し、信頼性の高いAIアプリケーションを簡単に構築およびデプロイできるようにします。
"KitchenAI" のベストな代替ツール
HuaweiのオープンソースAIフレームワークMindSpore。自動微分と並列化、1回のトレーニング、マルチシナリオ展開。エンドサイドクラウドの全シナリオをサポートする深層学習トレーニングおよび推論フレームワークであり、主にコンピュータービジョン、自然言語処理、およびその他のAI分野で使用され、データサイエンティスト、アルゴリズムエンジニアなどを対象としています。
AIxBlock：分散型コンピューティング、AIモデル、および人間のバリデーターのリソースへのアクセスを備えた、分散型のエンドツーエンドAI開発プラットフォーム。
HoneyHiveは、LLMアプリケーションを構築するチームにAI評価、テスト、監視ツールを提供します。 統合されたLLMOpsプラットフォームを提供します。
Weights & Biasesは、モデルのトレーニングと微調整、モデルの管理、GenAIアプリケーションの追跡と評価を行うための主要なAI開発者プラットフォームです。
DeployoはAIモデルのデプロイメントを簡素化し、モデルを数分で本番環境対応のアプリケーションに変換します。クラウドに依存せず、安全でスケーラブルなAIインフラストラクチャにより、簡単な機械学習ワークフローを実現します。
MONAIは、医療画像処理用のオープンソースAIフレームワークであり、研究と臨床展開を結びつけ、イノベーションを推進します。研究者や臨床医から信頼されています。
ClearML：GPUクラスターを管理し、AI/MLワークフローを効率化し、GenAIモデルを簡単にデプロイできるAIインフラストラクチャプラットフォーム。
Lightning AI：AI製品をより迅速に構築するためのプラットフォーム。GPUにアクセスし、AIモデルをゼロ設定でトレーニングおよびデプロイ。エンタープライズグレードのセキュリティとマルチクラウド。
EvalsOne：生成AIアプリケーションを反復的に開発および完璧にするためのプラットフォーム。競争力を高めるためにLLMOpsワークフローを合理化。