Principais Ferramentas LLMOps & Compará-las com MLOPs

As plataformas LLMOps gerenciam o lado operacional da execução de modelos de linguagem grandes: implantação, monitoramento, avaliação e gerenciamento de custos. 

Examinamos as principais ferramentas LLMOps, suas funcionalidades principais, modelos de preços e como elas diferem entre si para ajudar a identificar a melhor opção para vários casos de uso.

Comparação de ferramentas LLMOps

Uma análise detalhada de cada métrica é fornecida abaixo:

• Avaliação: Algumas ferramentas LLMOps incluem recursos integrados para avaliar as saídas do modelo com base em critérios específicos da tarefa, enquanto outras dependem de frameworks externos para análises mais personalizadas ou aprofundadas.
• Rastreamento de custos: A análise detalhada e o monitoramento dos recursos utilizados durante o treinamento e a inferência são diretamente suportados pelas ferramentas ou alcançados por meio de integrações.
• Ajuste fino: Algumas ferramentas LLMOps realizam o ajuste fino de modelos de linguagem grandes por si mesmas, enquanto outras se concentram em gerenciar ou orquestrar o processo de ajuste fino.
• Engenharia de prompt: O design e a otimização de prompts são diretamente tratados por algumas ferramentas, mas a maioria fornece infraestrutura para apoiar isso, em vez de realizá-lo por conta própria.
• Construção de pipeline: Determinadas ferramentas automatizam fluxos de trabalho LLM completos, incluindo preparação de dados, treinamento e avaliação. Enquanto isso, outras permitem a construção de pipelines por meio de integrações.
• BLEU / ROUGE: BLEU e ROUGE são métricas comuns de avaliação de linguagem usadas para avaliar a qualidade do texto; algumas ferramentas as suportam nativamente, enquanto outras dependem de bibliotecas externas.
• Armazenamento e controle de versão de dados: O armazenamento seguro e o controle de versão dos dados de treinamento são gerenciados diretamente por algumas ferramentas, enquanto outras se integram a soluções de armazenamento e controle de versão de terceiros.

O que são plataformas LLMOps?

As plataformas LLMOps suportam o ciclo de vida dos LLMs, permitindo:

• Ajuste fino
• Controle de versão
• Implantação
• Monitoramento
• Gestão de prompts e experimentos

As plataformas LLMOps variam em abordagem:

• Sem código/Plataformas de baixo código: fáceis de usar, mas menos flexíveis.
• Plataformas voltadas para código/Orientadas a engenharia: exigem habilidades técnicas, mas oferecem maior personalização.

As ferramentas LLMOps podem ser agrupadas em três categorias principais:

1. Plataformas MLOps que se estendem para LLMOps

Certas Plataformas de Operações de Aprendizado de Máquina (MLOps) incluem kits de ferramentas especializados adaptados para operações de modelos de linguagem grandes (LLMOps).

O MLOps é a disciplina focada em orquestrar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde o desenvolvimento até a implantação e manutenção. Como os LLMs também são modelos de aprendizado de máquina, os fornecedores de MLOps estão naturalmente se expandindo para este domínio.

Weights & Biases

Weights & Biases (W&B) é uma plataforma MLOps que se expandiu para LLMOps por meio do W&B Weave. Originalmente focada no rastreamento de experimentos e monitoramento de modelos para ML tradicional, a W&B adicionou capacidades de LLM à medida que esses modelos se tornaram centrais para o desenvolvimento de IA.

O W&B Weave fornece LLM observabilidade com rastreamento automático, controle de versão de prompts, frameworks de avaliação com pontuadores integrados e visualização de fluxo de trabalho de multi agent. A plataforma rastreia custos e latência em níveis individuais e agregados, ajudando as equipes a identificar consultas caras e gargalos de desempenho. Para pipelines complexos com múltiplos agentes ou chamadas de ferramentas, o W&B Weave cria árvores de rastreamento aninhadas mostrando o fluxo de execução completo, permitindo a depuração de fluxos de trabalho de várias etapas e a otimização de cada componente.

O W&B permite que as equipes usem a mesma plataforma para ajustar LLMs (W&B Experiments e Sweeps), controlar versões de dados e modelos (W&B Artifacts) e monitorar aplicações em produção (W&B Weave).

Figura 1: Painel de rastreamento do Weights & Biases.

MLflow

O MLflow é uma plataforma de código aberto para gerenciar o ciclo de vida do LLM e do agente. As principais capacidades LLMOps incluem:

• Rastreamento: captura prompts, recuperações e chamadas de ferramentas em fluxos de trabalho de agentes
• Avaliação: pontuação LLM-como-juiz com métricas pré-definidas para alucinação e relevância
• Gestão de prompts: controle de versão, otimização e rastreamento de linhagem
• AI Gateway: acesso centralizado ao modelo e controle de custos

O MLflow é compatível com OpenTelemetry e se integra aos principais provedores de LLM e frameworks de agentes.

Comet

O Comet é uma plataforma de rastreamento de experimentos e observabilidade de modelos. Também suporta rastreamento de experimentos LLM, controle de versão de prompts e avaliação LLM, tornando-se adequado para equipes que constroem e otimizam aplicações LLM.

Valohai

O Valohai é uma plataforma MLOps que suporta pipelines reprodutíveis para processamento de dados, treinamento e implantação. Recentemente, adicionou recursos amigáveis ao LLMOps, como rastreamento de metadados, controle de versão de artefatos e orquestração de treinamento em larga escala.

Figura 2: Repositório de conhecimento do Valohai.²

TrueFoundry

O TrueFoundry é uma plataforma de ponta a ponta para ML/LLM que simplifica a implantação, ajuste fino e monitoramento de modelos. Oferece infraestrutura otimizada para GPU, registro de modelos, gestão de prompts e governança de nível empresarial.

Zen ML

O ZenML fornece um framework de pipeline pronto para produção para MLOps e LLMOps. Permite aos usuários construir pipelines reprodutíveis, conectar orquestradores (Airflow, Kubeflow) e integrar fluxos de trabalho LLM como RAG, ajuste fino e avaliação.

2. Plataformas de dados, nuvem e infraestrutura que oferecem LLMOps

Plataformas de dados, nuvem e infraestrutura estão cada vez mais oferecendo capacidades LLMOps que permitem aos usuários aproveitar seus próprios dados para construir e ajustar LLMs.

Por exemplo, Databricks fornece treinamento LLM, ajuste fino e hospedagem de modelos (expandido após a aquisição da MosaicML).

Os líderes em nuvem Amazon, Azure e Google lançaram suas ofertas LLMOps, que permitem aos usuários implantar modelos de diferentes provedores.

3. Frameworks e plataformas focados em LLM

Esta categoria inclui ferramentas que se concentram exclusivamente em otimizar e gerenciar operações LLM. Aqui está uma análise das ferramentas e suas funções principais LLMOps:

DeepLake

O Deep Lake fornece um lago de dados projetado para IA, oferecendo armazenamento, controle de versão e um banco de dados vetorial. Suporta fluxos de trabalho para criação, inspeção e recuperação de conjuntos de dados LLM, funcionando perfeitamente com PyTorch e TensorFlow.

Figura 3: A imagem mostra o papel do Deep Lake em uma arquitetura MLOps³

Deepset AI

O Haystack da Deepset é um framework RAG e de busca que permite às empresas construir aplicações baseadas em LLM combinando armazenamentos de documentos, recuperadores e modelos de linguagem grandes. Suporta pipelines RAG multimodais, avaliação de modelos e implantação em produção.

Lamini AI

A Lamini oferece uma plataforma para construir LLMs personalizados, suportando tanto ajuste fino completo quanto ajuste leve. É construída para empresas que precisam de LLMs específicos de domínio e fornece APIs e SDKs para integrar dados organizacionais.

Nemo by NVIDIA

O NeMo é um framework para construir, treinar e personalizar modelos base, incluindo LLMs. Fornece componentes para ajuste fino supervisionado, ajuste de instruções, RAG, avaliação de modelos e implantação em NVIDIA GPUs.

Figura 4: Arquitetura do framework NeMo.⁴

Snorkel AI

Snorkel AI fornece uma plataforma de desenvolvimento centrada em dados para rotulagem e curadoria programática de dados de treinamento. Agora se estende à personalização de modelos base, permitindo que organizações adaptem LLMs com conjuntos de dados de alta qualidade e rotulados automaticamente.

Titan ML

A Titan ML foca em inferência LLM eficiente. Seu Titan Takeoff Server ajuda as equipes a executar LLMs localmente com desempenho otimizado, requisitos de GPU reduzidos e latência melhorada. Também fornece recursos de quantização e compressão.

Tecnologias de suporte LLMOps

LLMs

Alguns provedores de LLM, como OpenAI, Anthropic e Google, oferecem recursos parciais de ciclo de vida LLM (por exemplo, ajuste fino em modelos selecionados, painéis de monitoramento e ferramentas de avaliação).

Observação: os provedores de LLM oferecem ferramentas para ajuste fino e integração, mas não são plataformas LLMOps completas. O LLMOps geralmente requer componentes adicionais, como monitoramento, governança, linhagem, sistemas de avaliação e gerenciamento de pipelines.

Frameworks de integração

Essas ferramentas são construídas para facilitar o desenvolvimento de aplicações LLM, como documentos e analisadores de código, chatbots, etc.

Bancos de dados vetoriais

Os VDs armazenam embeddings vetoriais de alta dimensão gerados a partir de texto, imagens ou outros dados. Eles não armazenam registros brutos e sensíveis, como resultados de exames médicos; em vez disso, indexam embeddings para permitir busca semântica e recuperação.

Ferramentas de ajuste fino

As ferramentas de ajuste fino variam de bibliotecas de baixo nível a plataformas sem código, dependendo do nível de controle e expertise técnica necessários.

Bibliotecas e frameworks

Hugging Face Transformers e frameworks baseados em PEFT/LoRA são as opções mais amplamente usadas para ajuste fino. Para cargas de trabalho em larga escala, motores de treinamento como DeepSpeed e Megatron-LM lidam com treinamento distribuído de forma eficiente.

Plataformas sem código

O Unsloth Studio e o Hugging Face AutoTrain fornecem interfaces web para ajustar LLMs sem escrever código.

O Unsloth Studio é de código aberto e suporta métodos LoRA e QLoRA com integração direta ao Hugging Face. O Hugging Face AutoTrain permite aos usuários ajustar modelos enviando dados diretamente pelo ecossistema Hugging Face.

Ferramentas RLHF

O RLHF, abreviação de aprendizado por reforço a partir de feedback humano, permite que sistemas de IA aprimorem suas decisões incorporando orientação humana.

No aprendizado por reforço, um agente melhora seu comportamento por tentativa e erro, guiado por feedback do ambiente na forma de recompensas ou punições.

Em contraste, o RLHF ajuda a melhorar o comportamento do modelo integrando dados de preferência humana no loop de treinamento. Não substitui a rotulagem em larga escala, mas depende de dados de comparação gerados por humanos. O RLHF suporta alinhamento, segurança, melhoria de qualidade e melhor aderência à intenção do usuário.

LLM ferramentas de teste

As ferramentas de teste LLM avaliam LLMs ao avaliar o desempenho do modelo, suas capacidades e possíveis vieses em tarefas relacionadas à linguagem, como compreensão e geração de linguagem natural.  As ferramentas de teste podem incluir: 

• Frameworks de teste
• Conjuntos de dados de benchmark
• Métricas de avaliação.

Por exemplo, o Promptfoo é uma CLI e biblioteca de código aberto que pontua automaticamente as saídas usando métricas personalizadas, realiza comparações lado a lado entre vários modelos e provedores e executa red-teaming automatizado para identificar vulnerabilidades. Integra-se a pipelines CI/CD e executa completamente localmente.

LLM monitoramento e observabilidade

As ferramentas de monitoramento e observabilidade LLM garantem o funcionamento adequado, segurança do usuário e proteção da marca. Ao contrário do ML tradicional, as saídas LLM são inerentemente não determinísticas, o que significa que a mesma entrada pode gerar resultados diferentes, exigindo o rastreamento de todo o contexto para detectar alucinações.⁵ Na prática, as melhorias vêm por meio de atualizações iterativas de prompts e contexto, em vez de re-treinamento.

O monitoramento LLM inclui atividades como:

1. Monitoramento funcional: Acompanhar fatores como tempo de resposta, uso de tokens, número de solicitações, custos e taxas de erro.
2. Monitoramento de prompts: Verificar entradas de usuários e prompts para avaliar conteúdo tóxico nas respostas, medir distâncias de embeddings e identificar injeções de prompts maliciosas.
3. Monitoramento de respostas: Analisar para descobrir comportamento alucinatório, divergência de tópico, tom e sentimento nas respostas.

O OpenLLMetry é um exemplo de biblioteca de observabilidade de código aberto para aplicações LLM baseada no OpenTelemetry. Rastreia chamadas LLM em tempo de execução em fluxos de trabalho, tarefas, agentes e chamadas de ferramentas, capturando prompts e respostas API. Os rastros podem ser exportados para a plataforma Traceloop ou qualquer stack de observabilidade compatível com OpenTelemetry existente.⁶

Plataformas gerenciadas vs configuração apenas com CPU benchmark

Comparamos o TrueFoundry e o Amazon SageMaker com uma configuração apenas com CPU para medir o impacto de plataformas gerenciadas no tempo de treinamento e avaliação.

Ambas as plataformas reduziram o treinamento de 2.572 segundos para menos de 570 e a avaliação de 174 segundos para cerca de 40. Embora o SageMaker tenha sido ligeiramente mais rápido durante o treinamento e o TrueFoundry ligeiramente mais rápido durante a avaliação, a diferença geral foi insignificante; ambas entregaram melhorias significativas em relação à configuração manual.

Veja nossa metodologia do benchmark.

Para casos de uso LLMOps, como testes iterativos de prompts, atualizações frequentes de modelos e monitoramento em produção, a sobrecarga de uma configuração apenas com CPU aumenta rapidamente; plataformas gerenciadas reduzem esse atrito ao lidar automaticamente com a infraestrutura.

Observabilidade de fluxo de trabalho agente no LLMOps

As aplicações LLM não estão mais limitadas a ciclos simples de prompt-resposta. Em fluxos de trabalho agente, um LLM pode invocar múltiplas ferramentas, tomar decisões autônomas e concluir tarefas de várias etapas independentemente. Isso cria novos desafios de observabilidade para equipes LLMOps:

Principais desafios:

• Rastreamento de chamadas de ferramentas: Monitorar parâmetros de entrada/saída, duração e status de sucesso de cada invocação de ferramenta
• Registro de pontos de decisão: Registrar por que o agente escolheu uma ferramenta específica em cada ponto de decisão
• Loop detecção: Identificar e encerrar automaticamente agentes presos em loops infinitos
• Atribuição de custos em várias etapas: Entender em qual etapa foram consumidos quantos tokens em um fluxo de trabalho de 10 etapas

As plataformas LLMOps abordam esses desafios fornecendo rastreamento de ponta a ponta que captura cada invocação de ferramenta, visualiza árvores de decisão do agente e sinaliza automaticamente anomalias como loops infinitos ou picos inesperados de latência.

Essas plataformas também permitem análises granulares de custos por etapa, ajudando as organizações a otimizar desempenho e gastos em pipelines agente complexos.

Guardrails e camadas de segurança para observabilidade LLM

Implantações LLM em produção exigem camadas de segurança que filtrem, monitorem e bloqueiem entradas e saídas prejudiciais em tempo real. Do ponto de vista LLMOps, a observabilidade desses sistemas de guardrail é crítica para manter segurança e conformidade:

Camadas de segurança principais:

• Guardrails de entrada: Detectar tentativas de injeção de prompts, técnicas de jailbreak e conteúdo malicioso antes do processamento
• Guardrails de saída: Pontuar alucinações, mascarar PII (informações pessoais identificáveis), e filtrar respostas tóxicas
• Aplicação de políticas: Bloquear respostas que violem políticas da empresa ou requisitos regulatórios

O monitoramento eficaz de guardrails exige rastrear solicitações bloqueadas e suas causas, medir taxas de falsos positivos para proteger a experiência do usuário, identificar regras frequentemente acionadas e analisar tendências de segurança ao longo do tempo para detectar ameaças emergentes.

Ferramentas de guardrails para LLMOps:

• Guardrails AI: Validação de saída baseada em Pydantic com imposição de saída estruturada e conformidade com esquema
• Lakera Guard: Proteção em tempo real contra injeção de prompts com detecção e classificação de ameaças
• Rebuff: Sistema de defesa auto-reforçável que aprende com tentativas de injeção de prompts
• Protect AI: Varredura de segurança de modelos ML com detecção de vulnerabilidades em todo o pipeline de implantação
• Invariant Guardrails: Sistema de imposição em tempo de execução para agentes LLM que intercepta saídas de agentes e chamadas de ferramentas, bloqueando a exposição de segredos API, filtrando conteúdo sensível e aplicando políticas de chamada de ferramentas enquanto o agente executa.⁷ https://invariantlabs.ai/blog/guardrails[/efn_note]

O que é LLMOps?

LLMOps significa Operações de Modelos de Linguagem Grande. Refere-se às práticas, ferramentas e infraestrutura usadas para gerenciar o ciclo de vida dos LLMs, como ajuste fino, implantação, monitoramento, avaliação, governança e melhoria contínua do modelo.

O LLMOps não automatiza todo o pipeline de IA, mas foca especificamente em operacionalizar sistemas baseados em LLM.

Principais componentes do LLMOps:

1. Seleção de um modelo base: Um ponto de partida que dita refinamentos subsequentes e ajuste fino para tornar modelos base adequados a domínios de aplicação específicos.
2. Gestão de dados: Gerenciar grandes volumes de dados torna-se fundamental para o funcionamento preciso do modelo de linguagem.
3. Implantação e monitoramento do modelo: Garantir a implantação eficiente de modelos de linguagem e seu monitoramento contínuo assegura desempenho consistente.
   • Engenharia de prompt: Criar modelos de prompt eficazes para melhorar o desempenho do modelo.
   • Monitoramento do modelo: Rastreamento contínuo dos resultados do modelo, detecção de degradação de precisão e tratamento de drift de modelo.
4. Avaliação e benchmarking: Avaliação rigorosa de modelos refinados contra benchmarks padronizados ajuda a medir a eficácia dos modelos de linguagem.
   • Ajuste fino do modelo: Ajustar LLMs para tarefas específicas e refinar modelos para desempenho ideal.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

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Como o LLMOps é diferente do MLOps?

O LLMOps é especializado e centrado no uso de modelos de linguagem grandes. Ao mesmo tempo, o MLOps tem um escopo mais amplo, abrangendo vários modelos e técnicas de aprendizado de máquina.

Nesse sentido, o LLMOps é conhecido como MLOps para LLMs. Portanto, esses dois divergem em seu foco específico em modelos e metodologias base:

O LLMOps foca em sistemas orientados por prompts e não determinísticos, em vez de pipelines estáticos de treinamento e implantação. Diferentemente do ML convencional, onde as melhorias vêm por meio de re-treinamento, a otimização do LLMOps ocorre refinando prompts ou dados de recuperação e ajustando sistemas externos.

Principais preocupações operacionais incluem:

• Detecção e avaliação de alucinação

• Controle de versão e gestão de prompts

• Rastreamento de pipeline de recuperação

• Monitoramento de custo por token por consulta

Aprendizado por transferência

Diferentemente dos modelos ML convencionais construídos do zero, os LLMs geralmente começam com um modelo base, que é ajustado com novos dados para otimizar o desempenho para domínios específicos. Esse ajuste fino facilita resultados de ponta para aplicações particulares, utilizando menos dados e recursos computacionais.

Feedback humano 

Os avanços no treinamento de modelos de linguagem grandes são atribuídos ao aprendizado por reforço a partir de feedback humano (RLHF). Dada a natureza aberta das tarefas LLM, a entrada humana dos usuários finais tem grande valor para avaliar o desempenho do modelo. Integrar esse loop de feedback nos pipelines LLMOps simplifica a avaliação e coleta dados para futuras refinamentos do modelo.

Ajuste de hiperparâmetros

Enquanto o ML convencional foca principalmente no ajuste de hiperparâmetros para melhorar a precisão, os LLMs introduzem uma dimensão adicional ao reduzir os custos de treinamento e inferência. Ajustar parâmetros como tamanhos de lote e taxas de aprendizado pode influenciar substancialmente a velocidade e o custo do treinamento. Consequentemente, o rastreamento e a otimização cuidadosos do processo de ajuste permanecem relevantes para modelos ML clássicos e LLMs, embora com focos variados.

Métricas de desempenho

Modelos ML tradicionais dependem de métricas bem definidas, como precisão, AUC e pontuação F1, que são relativamente fáceis de calcular. Em contraste, avaliar LLMs envolve uma variedade de métricas e sistemas de pontuação distintos, como Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) e Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE), que exigem atenção especializada durante a implementação.

Engenharia de prompt

Modelos que seguem instruções podem lidar com prompts ou conjuntos de instruções complexos. Criar esses modelos de prompt é fundamental para garantir respostas precisas e confiáveis dos LLMs. Uma engenharia de prompt eficaz mitiga os riscos de alucinação do modelo, manipulação de prompts, vazamento de dados e vulnerabilidades de segurança.

Construção de pipelines LLM

Os pipelines LLM encadeiam múltiplas invocações LLM e podem interagir com sistemas externos, como bancos de dados vetoriais ou buscas na web. Esses pipelines permitem que LLMs lidem com tarefas complexas, como Q&A baseado em base de conhecimento ou responder a consultas de usuários com base em um conjunto de documentos. No desenvolvimento de aplicações LLM, o foco geralmente se desloca para a construção e otimização desses pipelines em vez de criar LLMs novos. 

Além disso, modelos multimodais grandes ampliam essas capacidades incorporando tipos diversos de dados, como imagens e texto, aumentando a flexibilidade e utilidade dos pipelines LLM.

Aqui está uma visão geral categorizada das principais ferramentas no cenário LLMOps e MLOps:

LLMOps ou MLOps: Qual se adapta ao seu projeto?

Os dois não são mutuamente exclusivos. Muitos sistemas em produção combinam ambos, e a escolha certa depende do que você está construindo.

O LLMOps é mais adequado quando sua aplicação é baseada em um modelo pré-treinado da OpenAI, Anthropic, Google ou alternativas de código aberto como Llama, e seu trabalho gira em torno de engenharia de prompts, pipelines RAG ou orquestração de agentes. Também é mais relevante quando você precisa monitorar custos de tokens, alucinações e qualidade de resposta em produção.

O MLOps é mais apropriado quando você está treinando ou ajustando modelos personalizados com dados específicos de domínio, ou quando sua aplicação exige saídas determinísticas e auditáveis, como detecção de fraude ou classificação médica.

Se você está ajustando um modelo base e o implantando em produção, ambos se aplicam: o MLOps cuida do pipeline de treinamento, o LLMOps cuida da inferência e monitoramento.

Plataformas gerenciadas vs configuração apenas com CPU metodologia do benchmark

Comparamos os tempos de treinamento e avaliação de um modelo de classificação de sentimentos baseado em DistilBERT em três ambientes: uma configuração manual (apenas CPU), TrueFoundry e Amazon SageMaker. Para garantir consistência, usamos a mesma base de código, modelo pré-treinado (distilbert-base-uncased) e as primeiras 5.000 amostras do conjunto de dados Amazon Reviews em todas as execuções.

O conjunto de dados foi filtrado para incluir avaliações de 1 a 5, reetiquetado em cinco classes (0–4) e dividido em conjuntos de treinamento e validação estratificados de 80/20. A tokenização foi realizada com um comprimento máximo de sequência fixo de 128.

O modelo foi treinado por uma época usando tamanhos de lote idênticos (16 para treinamento, 32 para avaliação). Tanto o TrueFoundry quanto o SageMaker usaram o mesmo tipo de instância GPU, enquanto a configuração manual foi intencionalmente executada em CPU para refletir um ambiente típico local ou não especializado.

Essa configuração destaca não apenas as otimizações em nível de plataforma oferecidas por ferramentas LLMOps modernas, mas também os ganhos substanciais de desempenho com acesso fácil a GPU. O benchmark ilustra como o uso de plataformas gerenciadas como TrueFoundry e SageMaker pode reduzir o tempo de treinamento e avaliação em comparação com a execução manual do mesmo código em uma CPU, especialmente em cenários do mundo real com recursos limitados.

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Links de referência

1.

LLM Tracing and Agent Observability | MLflow AI Platform

2.

Valohai | The Scalable MLOps Platform

3.

Introducing Deep Lake, the Data Lake for Deep Learning

Activeloop

4.

NVIDIA NeMo Framework - NVIDIA Docs

NVIDIA Docs

5.

AI Observability for LLMs & Agents | MLflow AI Platform

6.

What is OpenLLMetry? - traceloop

Mintlify

7.

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017. A AIMultiple fornece informações para centenas de milhares de empresas (segundo o SimilarWeb), incluindo 55% das empresas da Fortune 500, todos os meses. O trabalho de Cem foi citado por importantes publicações globais, como Business Insider, Forbes e Washington Post, além de empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia. Você pode ver mais empresas e recursos renomados que mencionaram a AIMultiple. Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor na área. Ele assessorou empresas em suas decisões tecnológicas na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização. Liderou a estratégia de tecnologia e a área de compras de uma empresa de telecomunicações, reportando-se diretamente ao CEO. Além disso, liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia avançada Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de sete dígitos e uma avaliação de nove dígitos, partindo de zero, em apenas dois anos. O trabalho de Cem no Hypatos foi noticiado por importantes publicações de tecnologia, como TechCrunch e Business Insider. Cem participa regularmente como palestrante em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou em engenharia da computação pela Universidade Bogazici e possui um MBA pela Columbia Business School.

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