Beste 7 Machine Learning Model Deployment Tools in 2025

DataRobot, Obviously AI, KeaML, Mystic.ai, Remyx KI, GoAIAdapt, AI Überall sind die besten kostenpflichtigen / kostenlosen Machine Learning Model Deployment Tools.

--
89.59%
0
DataRobot ist eine umfassende Plattform für KI, die Datenvorbereitung, Modellerstellung, Bereitstellung und Überwachung abdeckt.
32.2K
26.14%
4
No-Code-KI-Tool zum Erstellen und Bereitstellen von Datenwissenschaftsmodellen ohne Programmierung.
--
0
Unterstützung der KI-Entwicklung in jedem Stadium.
--
2
Mystic.ai ist eine ML-Plattform für einfache und skalierbare Bereitstellung von ML-Modellen.
--
100.00%
1
Remyx KI vereinfacht die Anpassung und Bereitstellung von KI ohne Codierung oder Daten.
--
1
Die GoAIAdapt-Plattform ermöglicht die Erstellung von Datensätzen, die Anwendung von ML-Algorithmen und die Bereitstellung von KI-Modellen.
--
100.00%
11
AI Überall ist eine Webplattform, die KI-Lösungen für Unternehmen und Einzelpersonen bereitstellt.
End

Was ist Machine Learning Model Deployment?

Das Deployment von Machine-Learning-Modellen ist der Prozess, ein trainiertes Machine-Learning-Modell in eine bestehende Produktionsumgebung zu integrieren, um basierend auf Daten praktische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Es handelt sich um einen entscheidenden Schritt im Lebenszyklus des Machine Learning, der es Organisationen ermöglicht, die Vorhersagefähigkeiten ihrer Modelle in realen Anwendungen zu nutzen.

Welches sind die besten 7 KI-Tools für Machine Learning Model Deployment ?

Wesentliche Merkmale
Preis
Wie verwenden

Obviously AI

KI-Modelle in Minuten erstellen
Mit einem Klick in die Produktion bereitstellen
Automatisierte Modellüberwachung mit If-this-then-that-Automatisierung
Echtzeit-REST-APIs zur Integration von KI in Apps oder zur Visualisierung von Vorhersagedaten
24/7 Zugriff auf einen dedizierten Datenwissenschaftler für Unterstützung bei Datenzusammenführung, -angereicherung, -bereinigung usw.

Um Obviously AI zu verwenden, befolgen Sie diese Schritte: 1. Melden Sie sich auf der Obviously AI-Website an. 2. Laden Sie Ihre tabellarischen Daten hoch und wählen Sie die Zielvariable aus. 3. Wählen Sie den Typ des Vorhersagemodells aus, das Sie erstellen möchten (Klassifikation, Regression oder Zeitreihe). 4. Klicken Sie auf die Schaltfläche 'Modell erstellen', um ein KI-Modell basierend auf Ihren Daten zu generieren. 5. Erkunden Sie die Ergebnisse und Vorhersagen des Modells. 6. Falls gewünscht, stellen Sie das Modell mit einem einzigen Klick bereit, um Web-Apps zu erstellen oder integrieren Sie es in Ihre bestehenden Tools mithilfe von Echtzeit-REST-APIs.

DataRobot

Daten verbinden und Datenqualität bewerten
Neue Funktionen entwickeln und in Feature Stores integrieren
Modelle mit strukturierten und unstrukturierten Daten trainieren
Modellleistung bewerten und Schlüsselfaktoren identifizieren
Anpassbare Apps für Entscheidungsfindung erstellen
KI-Ressourcen validieren und regeln
Modelle überall bereitstellen und integrieren
Modellgenauigkeit, ROI und Bias in Echtzeit überwachen

Um DataRobot zu verwenden, können Sie damit beginnen, Ihre Daten zu verbinden und deren Qualität zu bewerten. Anschließend können Sie neue Funktionen entwickeln und in Feature Stores integrieren. Trainieren Sie dann Modelle mit strukturierten und unstrukturierten Daten und experimentieren Sie mit unterschiedlichen Strategien. Sobald Modelle erstellt wurden, können Sie deren Leistung bewerten, Schlüsselfaktoren identifizieren und anpassbare Apps für Entscheidungsfindung erstellen. Für KI in der Produktion hilft DataRobot dabei, KI-Ressourcen zu validieren und zu regeln, Modelle überall zu bereitstellen und zu integrieren sowie die Modellgenauigkeit, den ROI und die Bias in Echtzeit zu überwachen.

Remyx KI

Hybrid-Cloud-Plattform für KI-Anpassung
Kein Code und keine Daten erforderlich
Schritt-für-Schritt-Anleitung vom Remyx Agent
Maßgeschneiderte Computer-Vision-Modelle
Optimierte Einrichtung der KI-Infrastruktur

Um Remyx KI zu verwenden, befolgen Sie diese Schritte: 1. Registrieren Sie sich für ein Konto auf der Remyx KI-Website. 2. Greifen Sie auf den Remyx Agent, Ihren KI-Co-Piloten, zu, der Sie durch den Anpassungsprozess führt. 3. Definieren Sie Ihre Anforderungen und Ziele für die KI-Engine. 4. Verwenden Sie die benutzerfreundliche Oberfläche, um maßgeschneiderte Computer-Vision-Modelle zu erstellen. 5. Remyx kümmert sich um die KI-Infrastruktur und die Einrichtungsdetails. 6. Implementieren Sie die angepasste KI-Engine in Ihre Anwendung.

AI Überall

Die Kernfunktionen von AI Überall umfassen KI-Modellbereitstellung, Datenverarbeitung und -analyse, natürliche Sprachverarbeitung, Computer Vision und maschinelles Lernen.

Um AI Überall zu nutzen, melden Sie sich einfach auf der Website für ein Konto an. Sobald Sie angemeldet sind, können Sie auf eine Reihe von KI-Tools und -Diensten zugreifen.

Mystic.ai

Mühelose Bereitstellung und Skalierung von ML-Modellen
Cloud-agnostische Infrastruktur
End-to-End-Software
Schnelle und einfache ML-Lieferung
Sichere Datenverarbeitung mit Verschlüsselung und Zugangskontrollen
Nahtlose Skalierbarkeit für wachsende Modellvolumen
Optimierte Infrastruktur für schnelle ML-Modellbereitstellung
Unterstützung für CPUs und GPUs
Integration mit verschiedenen Cluster-Umgebungen
Ermöglicht Quant Trading in Finanzinstituten
Ermöglicht AI-Integration in Gesundheitsorganisationen
Ermöglicht die sichere Bereitstellung von Grundlagenmodellen für Unternehmen
Künstliche Intelligenz-basierte Sprachverarbeitung

Um Mystic.ai zu nutzen, befolgen Sie diese Schritte: 1. Registrieren Sie sich und melden Sie sich bei Ihrem Mystic.ai-Konto an. 2. Erkunden Sie die verfügbaren Lösungen und Ressourcen, die speziell für Ihre ML-Projekte zugeschnitten sind. 3. Nutzen Sie die Catalyst-Lösung, um ML-Modelle sofort bereitzustellen und die time-to-market und Gesamtkosten zu reduzieren. 4. Nutzen Sie die cloud-agnostische Plattform von Mystic.ai, um ML-Pipelines überall bereitzustellen und eine hohe Leistung auf GPUs und CPUs sicherzustellen. 5. Genießen Sie die Sicherheit, Skalierbarkeit und blitzschnelle Leistung, die Mystic.ai bietet.

GoAIAdapt

Die Kernfunktionen von GoAIAdapt umfassen KI-Software, Machine-Learning-Fähigkeiten, künstliche Intelligenzmodelle, Datenanalyse, prädiktive Modellierung und den Umgang mit Big Data. Die Plattform ermöglicht es Benutzern, Datensätze zu erstellen, Datensätze zu importieren und verschiedene Algorithmen anzuwenden, um tiefgreifendes Wissen durch datengetriebene Analysen zu erlangen.

Um GoAIAdapt zu nutzen, können Sie entweder Ihre eigenen Datensätze erstellen oder bereits vorhandene importieren. Sobald Sie über die Daten verfügen, können Sie eine Vielzahl von Machine-Learning-Algorithmen anwenden, um wertvolle Erkenntnisse zu analysieren und zu extrahieren. Die Plattform bietet Werkzeuge und Unterstützung für Datenwissenschaft und KI-Modellierung, damit Sie fortschrittliche Technologien für datengetriebene Analysen nutzen können.

KeaML

Intuitive Entwicklungsoberfläche
Leistungsstarke Trainingstools
Einfache Bereitstellung in der Produktion
Nahtloser KI-Entwicklungsprozess

Um KeaML zu nutzen, melden Sie sich einfach auf unserer Website an. Nach der Registrierung können Sie mithilfe unserer benutzerfreundlichen Oberfläche und leistungsstarken Tools Ihre KI-Modelle entwickeln und trainieren. Schließlich können Sie Ihre Modelle in Produktion deployen und die Kraft der KI in Ihren Anwendungen nutzen.

Neueste Machine Learning Model Deployment AI Websites

Unterstützung der KI-Entwicklung in jedem Stadium.
AI Überall ist eine Webplattform, die KI-Lösungen für Unternehmen und Einzelpersonen bereitstellt.
Die GoAIAdapt-Plattform ermöglicht die Erstellung von Datensätzen, die Anwendung von ML-Algorithmen und die Bereitstellung von KI-Modellen.

Machine Learning Model Deployment Hauptmerkmale

Integration von trainierten Machine-Learning-Modellen in Produktionssysteme

Automatisierung des Bereitstellungsprozesses zur Reduzierung manueller Eingriffe

Skalierbarkeit zur Bewältigung erhöhter Datenverkehr und Datenmengen

Überwachung und Protokollierung zur Sicherstellung der Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit des Modells

Was kann Machine Learning Model Deployment tun?

Betrugserkennung in Finanzinstituten mit Hilfe bereitgestellter Machine-Learning-Modelle zur Analyse von Transaktionen in Echtzeit

Vorbeugende Wartung in der Fertigung, bei der bereitgestellte Modelle Ausrüstungsdaten überwachen, um Ausfälle vorherzusehen und zu verhindern

Personalisierte Marketingkampagnen, die bereitgestellte Modelle nutzen, um Kunden basierend auf ihrem Verhalten mit relevanten Angeboten zu erreichen

Machine Learning Model Deployment Review

Benutzer haben im Allgemeinen positive Erfahrungen mit dem Deployment von Machine-Learning-Modellen gemacht und Vorteile wie erhöhte Effizienz, verbesserte Entscheidungsfindung und bessere Benutzererfahrungen genannt. Einige Benutzer haben jedoch Herausforderungen bei der Verwaltung der Modellleistung und Skalierbarkeit erwähnt und die Bedeutung einer ordnungsgemäßen Planung und Überwachung betont. Insgesamt wird das Deployment von Machine-Learning-Modellen als entscheidender Schritt angesehen, um das volle Potenzial von Machine Learning in realen Anwendungen zu verwirklichen.

Für wen ist Machine Learning Model Deployment geeignet?

Ein Kunde interagiert mit einem Chatbot, der ein bereitgestelltes Machine-Learning-Modell verwendet, um personalisierte Empfehlungen basierend auf seinen Vorlieben und vergangenen Interaktionen bereitzustellen

Ein Benutzer lädt ein Bild in eine Webanwendung hoch, die ein bereitgestelltes Bildklassifizierungsmodell verwendet, um das Bild automatisch zu kategorisieren und zu taggen

Wie funktioniert Machine Learning Model Deployment?

Um ein Machine-Learning-Modell bereitzustellen, befolgen Sie diese Schritte: 1) Bereiten Sie das Modell für das Deployment vor, indem Sie es in ein geeignetes Format konvertieren und für die Leistung optimieren; 2) Wählen Sie eine geeignete Bereitstellungsarchitektur, z.B. REST-APIs oder Containerisierung; 3) Richten Sie die erforderliche Infrastruktur ein, einschließlich Server und Datenbanken; 4) Integrieren Sie das Modell in die Produktionsumgebung und konfigurieren Sie es zur Entgegennahme von Eingabedaten und Generierung von Vorhersagen; 5) Überwachen Sie die Leistung des bereitgestellten Modells und warten Sie es im Laufe der Zeit.

Vorteile von Machine Learning Model Deployment

Schnellere und genauere Entscheidungsfindung basierend auf Echtzeitdaten

Erhöhte Effizienz und Kosteneinsparungen durch Automatisierung

Verbesserte Skalierbarkeit und Flexibilität des Machine-Learning-Systems

Bessere Benutzererfahrung durch nahtlose Integration von Vorhersagefähigkeiten

FAQ über Machine Learning Model Deployment

Was sind die Hauptprobleme bei der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen?
Welche verschiedenen Bereitstellungsarchitekturen gibt es für Machine-Learning-Modelle?
Wie überwache ich die Leistung eines bereitgestellten Machine-Learning-Modells?
Welche Rolle spielt die Containerisierung bei der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen?
Wie oft sollte ich ein bereitgestelltes Machine-Learning-Modell aktualisieren?
Kann ich mehrere Machine-Learning-Modelle in einer einzigen Anwendung bereitstellen?