Mistral AI Studio 是一个企业级平台，用于在生产环境中构建、评估和运行人工智能应用。它将模型访问与运维工具相结合，使团队能够设计应用场景、观察实际使用情况，并在确保隐私、安全及完整数据所有权的前提下进行部署……

Aqueduct 是一个开源的 MLOps 框架，允许您使用原生 Python 编写代码，在任何您希望使用的云基础设施上运行这些代码，并获得对模型和预测执行及性能的可视化监控。

Aureo.io 是一个革命性的低代码平台，专注于构建人工智能。它使用户能够使用其基本数据创建流程、自动化，并将其与人工智能模型集成。

提供 11 个替代方案

Argilla：面向大语言模型的开源数据整理平台。

提供 5 个替代方案

Qdrant（读作“quadrant”）是一个向量相似性搜索引擎和向量数据库。它提供了一个开箱即用的服务，通过便捷的API实现点（带附加负载的向量）的存储、搜索和管理，专为支持扩展过滤而设计。

Valohai 平台使机器学习在生产环境中变得简单。数据科学家和机器学习工程师可以协作构建端到端的机器学习流水线，自动接收数据、训练模型并部署至生产环境。

Dagster 是一个云原生的数据管道编排工具，覆盖整个开发生命周期，具备集成的血缘关系和可观测性、声明式编程模型以及业界领先的可测试性。

无需编码/低代码的计算机视觉平台，采用机器学习技术实现目标检测、分割和OCR。

Label Studio 是一个开源的数据标注工具，它通过简单直观的用户界面，让您能够对音频、文本、图像、视频和时间序列等数据类型进行标注，并导出为多种模型格式。

Deep Block 是全球最快的 AI 驱动遥感图像分析解决方案。训练您自己的 AI 模型，即可即时检测大型卫星、航空和无人机图像中的任何目标。通过其无需编码的数据标注界面，您可实现您的 MLOps 项目……

仅用两行代码，即可在使用 Python 时跟踪机器学习实验（包括所用特征和参数），无论您最熟悉的环境是 Jupyter Notebook、Spyder 还是命令行上的 Python 脚本。