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Werden Sie Teil unseres VAR- und VAD-Ökosystems – und ermöglichen Sie die Governance von Unternehmens-KI über LLMs, MCPs und Agents hinweg. Read →

Orchestrieren Sie ML- und Datenpipelines mit Workflows

Python an erster Stelle. Auf Kubernetes. Bereit für die Produktion.

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Dark blue gradient background with spotlight shining down from above on a white background softly faded.
Clusters table with GCP, Azure, AWS, and generic nodes displaying version and node counts.

Python-native DAGs

  • Schreiben Sie jede Aufgabe als Python-Funktion. Definieren Sie bedingte Verzweigungen, Wiederholungen und Abhängigkeiten mit sauberem, lesbarem Code.
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Modular und wiederverwendbar

  • Teilen Sie Ihre Pipeline in logische Schritte wie Datenvorbereitung, Schulung, Bewertung und Bereitstellung auf. Verwenden Sie Komponenten projektübergreifend wieder.
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Autoscaling settings for deploying multiple pod instances with CPU utilization metrics and auto shutdown options.
Collaborators settings with roles and permissions for workspace admin, member, and viewer access levels listed.

Visuelle Benutzeroberfläche + CLI

  • Verfassen Sie Code oder verwenden Sie die Benutzeroberfläche, um Ihren Workflow als Directed Acyclic Graph (DAG) zu konfigurieren, bereitzustellen und zu visualisieren.
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Auslöser und Planung

  • Führen Sie Workflows auf Abruf, nach einem Zeitplan (Cron) oder über Git/WebHooks aus. Ideal für die Automatisierung von Umschulungen, Batch-Jobs und mehr.
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Job scheduling settings panel with trigger, manual, and weekly on Friday options displayed.
Inbuilt Model Registry listing XGBoost, SmollM, churn model, handwritten digits recognition, Llama models.

Überwachung in Echtzeit

  • Verfolgen Sie den Status, die Protokolle, die Laufzeit und die Version jedes Laufs. Führen Sie fehlgeschlagene Schritte erneut aus oder lösen Sie manuelle Ausführungen mit einem Klick aus.
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Nahtlose Integrationen

Funktioniert sofort mit
  • S3, GCS, Azure Blob für Daten, GitHub, GitLab für Quell-Trigger, Hugging Face, Docker, TFY-Modelle und Endpunkte
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CPU usage graph showing used, requested, and limits for banking agent fastapi over time.
Deploy manually service with Docker, model with LLMS or from catalogue with BERT, Lora models.

Daten- und Infrastrukturintegrationen

  • Bringen Sie Datensätze aus S3, GCS, Azure Blob oder Hugging Face mit.
  • Führen Sie Jobs auf unserer oder Ihrer Infrastruktur aus — in der Cloud oder vor Ort
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Bereit für Unternehmen

Ihre Daten und Modelle sind sicher in Ihrer Cloud-/On-Prem-Infrastruktur untergebracht.

  • Vollständig modulare Systeme

    Integriert und ergänzt Ihren bestehenden Stack

  • Echte Konformität

    SOC 2-, HIPAA- und DSGVO-Standards zur Gewährleistung eines robusten Datenschutzes

  • Von vornweg sicher

    Flexible rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Trails

  • Authentifizierung nach Industriestandard

    SSO-Integration über OIDC oder SAML
Awards badges for Momentum Leader, Best Support, Best Est. ROI, Users Love Us, High Performer.
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GenAI infra- einfach, schneller, günstiger

Mehr als 30 Unternehmen und Fortune-500-Unternehmen vertrauen darauf

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Testimonials TrueFoundry macht Ihr ML-Team 10x schneller

Smiling woman with long dark hair and bindi standing outdoors by a body of water.
Deepanshi S
Leitender Datenwissenschaftler
TrueFoundry vereinfacht die Bereitstellung komplexer ML-Modelle mit einer benutzerfreundlichen Benutzeroberfläche und befreit Datenwissenschaftler von Infrastrukturproblemen. Es verbessert die Effizienz, optimiert die Kosten und löst mühelos DevOps-Herausforderungen, was für uns von unschätzbarem Wert ist.
Matthieu Perrinel
Leiter ML
Die Einsparungen bei den Computerkosten, die wir durch die Einführung von TrueFoundry erzielt haben, waren höher als die Kosten für den Service (und das ohne die Zeit und die Kopfschmerzen zu berücksichtigen, die uns das erspart).
Soma Dhavala
Direktor für maschinelles Lernen
TrueFoundry hat uns geholfen, 40-50% der Cloud-Kosten einzusparen. Die meisten Unternehmen geben Ihnen ein Tool und verlassen Sie, aber TrueFoundry hat uns hervorragend unterstützt, wann immer wir es brauchten.
Rajesh Chaganti
CTO
Mithilfe der TrueFoundry-Plattform konnten wir unsere Cloud-Kosten erheblich senken. Wir konnten innerhalb weniger Wochen nahtlos von einem AMI-basierten System auf eine Docker-Kubernetes-basierte Architektur umsteigen.
Summit Rao
AVP für Datenwissenschaft
TrueFoundry war in unseren Anwendungsfällen für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung. Sie haben unserem Team geholfen, den Wert des maschinellen Lernens schneller zu nutzen.
Vivek Suyambu
Leitender Softwareingenieur
TrueFoundry macht die Open-Source-LLM-Bereitstellung und Feinabstimmung mühelos. Die intuitive Plattform, die mit einem funktionsreichen Dashboard für das Modellmanagement angereichert ist, wird durch ein Support-Team ergänzt, das sich ins Zeug legt.
9,9
Qualität des Supports
G 2
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