Sagify 是一个开源的命令行工具，旨在简化在 AWS SageMaker 上训练和部署机器学习及深度学习模型的工作流程。以下是 Sagify 的一些关键信息：
- 简介：Sagify 提供了一个简化的界面来管理 AWS SageMaker 上的机器学习工作流程，让用户能够专注于构建模型而不是基础设施。它包括一个 LLM Gateway 模块，为利用开源和专有的大型语言模型提供了统一的接口。
- 主要特点：
- 简化的工作流程：通过简单的命令行操作，Sagify 极大地简化了在 AWS SageMaker 上训练和部署模型的过程。
- LLM Gateway：提供统一的接口来访问各种大型语言模型，包括开源和专有模型。
- 灵活性：支持多种机器学习和深度学习框架，适应不同的项目需求。
- 自动化：自动化了许多繁琐的任务，如 Docker 镜像创建和模型部署。
- 可扩展性：轻松扩展到 AWS 的强大计算资源，处理大规模数据和复杂模型。
- 安装和使用：要开始使用 Sagify，您需要 Python (3.7, 3.8, 3.9, 3.10, 3.11)、安装并运行 Docker 以及配置好的 awscli。安装 Sagify 非常简单，只需在命令行中执行
pip install sagify命令。 - 快速开始 – 无代码 LLM 部署：Sagify 能够快速部署预训练的语言模型。例如，部署 Stable Diffusion 模型的命令如下：
sagify cloud foundation-model-deploy --model-id model-txt2img-stabilityai-stable-diffusion-v2-1-base --model-version 1.* -n 1 -e ml.p3.2xlarge --aws-region us-east-1 --aws-profile sagemaker-dev这个命令会在 AWS SageMaker 上部署 Stable Diffusion 模型，并提供一个可以直接查询模型的代码片段。
- 支持的后端平台：Sagify 支持多个后端平台，包括 OpenAI、开源模型等。
- LLM Gateway API：Sagify 提供了一个强大的 LLM Gateway API，支持完成、嵌入和图像生成等功能。
- 为什么选择 Sagify：Sagify 提供了一个灵活的平台，让用户可以轻松利用各种 LLM 的优势，简化复杂性，提高效率，支持多种模型和平台，优化成本，并鼓励遵循软件工程和机器学习的最佳实践。
Sagify 的官方文档和资源可以在以下网址找到：
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