PoplarML - Implementa modelos en producción
¿Qué es PoplarML - Implementa modelos en producción?
PoplarML es una plataforma que permite a los usuarios implementar fácilmente sistemas de aprendizaje automático (ML) listos para producción y escalables con un esfuerzo mínimo de ingeniería. Proporciona una herramienta de línea de comandos (CLI) para la implementación sin problemas de modelos de ML en una flota de GPUs, con soporte para marcos populares como Tensorflow, Pytorch y JAX. Los usuarios pueden invocar sus modelos a través de un punto de conexión de API REST para inferencia en tiempo real.
¿Cómo usar PoplarML - Implementa modelos en producción?
Para utilizar PoplarML, sigue estos pasos: 1. Comienza: Visita el sitio web y regístrate para obtener una cuenta. 2. Implementa modelos en producción: Utiliza la herramienta CLI proporcionada para implementar tus modelos de ML en una flota de GPUs. PoplarML se encarga de escalar la implementación. 3. Inferencia en tiempo real: Invoca tu modelo implementado a través de un punto de conexión de API REST para obtener predicciones en tiempo real. 4. Independiente del framework: Trae tu modelo de Tensorflow, Pytorch o JAX, y PoplarML se encargará del proceso de implementación.
Características principales de PoplarML - Implementa modelos en producción
Implementación sin problemas de modelos de ML utilizando una herramienta CLI en una flota de GPUs
Inferencia en tiempo real a través de un punto de conexión de API REST
Independiente del framework, con soporte para modelos de Tensorflow, Pytorch y JAX
Casos de uso de PoplarML - Implementa modelos en producción
Implementación de modelos de ML en entornos de producción
Escalado de sistemas de ML con un esfuerzo mínimo de ingeniería
Habilitación de inferencia en tiempo real para modelos implementados
Soporte para varios marcos de ML
FAQ de PoplarML - Implementa modelos en producción
¿Qué es PoplarML?
¿Cómo utilizo PoplarML?
¿Cuáles son las características principales de PoplarML?
¿Cuáles son los casos de uso de PoplarML?
PoplarML - Implementa modelos en producción Correo electrónico de soporte, contacto de servicio al cliente, contacto de reembolso, etc.
Aquí está el correo electrónico de soporte de PoplarML - Implementa modelos en producción para el servicio de atención al cliente: [email protected]. Más contacto, visite la página de contacto(https://www.poplarml.com/contact.html)
Twitter de PoplarML - Implementa modelos en producción
Enlace de Twitter de PoplarML - Implementa modelos en producción: https://twitter.com/PoplarML
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