软件依赖管理

Cerbrec Graphbook 是一个图示平台，旨在让数据科学家专注于模型架构，而非基础设施和软件工程。用户可以从原子级别查看和编辑模型架构，提供透明的AI建模，避免黑箱问题。此外，Graphbook还支持实时检查数据类型和形状，简化模型调试过程，快速识别和修复错误。该平台还抽象了软件依赖关系和环境配置，使用户能够专注于模型架构和数据流。

LETSQL专注于人工智能管道预处理的延迟计算系统，通过跨引擎缓存和静态规划来优化性能，支持从研究到生产环境的无缝过渡，并提供便携式用户自定义函数。

Deploifai是一个允许用户高效、轻松地部署和管理AI模型的平台，提供无缝的生产环境模型部署体验。

Predibase是一个低代码AI平台，使工程师和数据科学家能够轻松构建、优化和部署最先进的模型，从线性回归到大型语言模型，只需几行代码。它还提供了一种声明式方式，帮助工程师快速调优和服务任何开源机器学习模型或大型语言模型，并在私人云中托管先进基础设施。

Codex是由Wolfia开发的创新AI工具，旨在简化和增强编码过程。通过先进的机器学习算法，Codex提供了一系列功能，简化代码生成、调试和优化。专为开发者、数据科学家和技术爱好者量身定制，旨在显著减少编码任务所需的时间和精力，同时提高整体代码质量。

Zerve AI提供了一个数据科学和机器学习团队的统一空间，方便他们探索、协作、构建和部署数据科学与AI项目。

Zasper是一款为数据科学家设计的超级集成开发环境，具有出色的性能，能够比Jupyterlab节省75%的内存和CPU资源，并支持高效的本地运行。

Accio是一款前沿的AI工具，旨在简化数据管理与分析过程，帮助企业高效处理大数据，提供实时可行的洞察，适合各类数据驱动的组织。

MagicTables是一个Python库，旨在革新数据科学工作流。它可以将API响应转换为DataFrame，支持使用自然语言进行数据查询，并轻松链式处理多个数据源，让用户专注于数据科学，而不是数据处理的痛苦。

DeepChecks为开发者、数据科学家和质量保证团队提供全面的检查与平衡工具，确保生成式AI的质量和合规性。其开源框架支持快速迭代和持续监控，大幅提升了机器学习模型的性能和可靠性。

Summit 是一款前沿工具，旨在简化数据工程过程，帮助数据专业人士和组织高效管理、监控和利用数据。它提供了丰富的功能，支持数据管道、数据质量、治理和集成，适合数据工程师、数据科学家、云架构师等多种角色使用。

AI/ML API是一个创新平台，为开发者提供广泛的人工智能和机器学习能力，简化AI技术的集成，推动应用功能的增强。

Bench是一个用于评估语言模型(LLM)在生产用例中的工具，支持多种语言模型的评估，并提供详细的评估报告和指标，易于集成到现有的生产环境中，且支持自定义评估用例。

Notebook Intelligence (NBI) 是一个为JupyterLab设计的AI编码助手和可扩展的AI框架。它在底层使用GitHub Copilot，受其设计原则的启发。NBI通过GitHub Copilot提供的AI支持，显著提高了JupyterLab用户的工作效率。

思想克隆训练框架：人工智能代理通过模仿人类在行动时大声思考的思想和行动，学习像人类一样“思考”和行动，从而提高性能、效率、泛化性、人工智能安全性和可解释性。

GenAIScript提供了一个自动化的通用人工智能（GenAI）脚本编写环境，旨在帮助开发者、数据科学家和研究人员高效构建和管理大型语言模型（LLM）的提示（prompts），并简化数据处理和模型测试的工作流程。

torchrecipes是一个基于PyTorch的工具包，提供一套标准且广泛支持的蓝图，帮助机器学习工程师快速训练模型，使用最新的研究技术，降低工程开销。

Pipeline AI是一个平台，旨在无缝部署和扩展机器学习（ML）模型。它提供云无关的基础设施和端到端软件，使得机器学习交付快速、简单、可扩展且安全。Pipeline AI通过为任何规模的企业量身定制解决方案而脱颖而出。