Песочница исполнения кода для ИИ-агентов: безопасный запуск Python в облачных микровиртуалках с передачей результатов, файлов и графиков.
Графический инструмент дообучения LLM: fine-tuning и RLHF в веб-интерфейсе, экспорт в Hugging Face и локальные форматы без единой строки кода.
Автоматический аудит данных: находит ошибочные метки, дубликаты и выбросы в датасетах — типичные данные становятся чище без ручной проверки.
Автономные агенты разметки от создателей Label Studio: агент учится размечать данные по вашим примерам и доводит качество до заданной планки.
Автоматическая разметка датасетов LLM: несколько строк кода превращают сырые данные в размеченные — с оценкой точности каждой метки.
Простая open-source разметка текстов: классификация, выделение сущностей, машинный перевод и речевая разметка для команд любого размера.
Платформа разметки данных для LLM: совместная работа людей и моделей над данными — от сырых текстов до RLHF-датасетов для дообучения.
Превращает FastAPI-приложение в MCP-сервер одной строкой: все эндпоинты становятся инструментами для Claude, Cursor и других клиентов.
Фреймворк голосовых ИИ-агентов в реальном времени: телефония, стриминговая речь, прерывания mid-speech и интеграции с Twilio, SIP и вебом.
Память для ИИ: единый API, который запоминает пользовательский контекст — страницы, заметки, диалоги — и подмешивает его в любые LLM-приложения.
Запуск LLM на чём угодно: компиляция моделей под GPU/CPU смартфонов, ноутбуков и браузеров через TVM — локальный инференс без облака.
OpenTelemetry-наблюдаемость для GenAI: одна строка кода покрывает трейсы, токены, стоимость и метрики OpenAI, Anthropic, LangChain и десятков SDK.
Open-source платформа управления промтами: централизованное хранилище, версии, A/B-тесты, мониторинг стоимости и задержек LLM-запросов.
Open-source observability для LLM- и агентных приложений: трейсы, оценки, датасеты для evals и промт-менеджмент в одной панели.
Оценка LLM-приложений: 20+ готовых метрик качества — галлюцинации, релевантность, тон, безопасность — с объяснениями и дашбордом.
Единая платформа метаданных с data quality и линейностью: каталог, глоссарий, профилирование таблиц и алерты прямо из коробки.
Каталог метаданных с графом данных: линейность пайплайнов, каталог таблиц, теги и глоссарий для всей аналитической инфраструктуры.
Низкокодовый AutoML на Python: сравнение десятков моделей, настройка, ансамбли и деплой ML-пайплайнов в несколько строк.
Гибкая оптимизация гиперпараметров: древовидный поиск с обрезкой безперспективных ветвей, параллельные испытания и красивые визуализации.
AutoML от AWS: качество уровня соревнований Kaggle за три строки кода — таблицы, тексты, изображения и мультимодальные задачи.