PoplarML - Déployer des modèles en production
Qu'est-ce que PoplarML - Déployer des modèles en production ?
PoplarML est une plateforme qui permet aux utilisateurs de déployer facilement des systèmes d'apprentissage automatique (ML) prêts pour la production et évolutifs avec un effort d'ingénierie minimal. Il offre un outil CLI pour le déploiement transparent de modèles ML sur une flotte de GPU, avec prise en charge des frameworks populaires tels que Tensorflow, Pytorch et JAX. Les utilisateurs peuvent invoquer leurs modèles via un point de terminaison d'API REST pour l'inférence en temps réel.
Comment utiliser PoplarML - Déployer des modèles en production ?
Pour utiliser PoplarML, suivez ces étapes : 1. Commencez : Visitez le site web et inscrivez-vous pour un compte. 2. Déployez des modèles en production : Utilisez l'outil CLI fourni pour déployer vos modèles ML sur une flotte de GPU. PoplarML s'occupe de l'échelle du déploiement. 3. Inférence en temps réel : Invoquez votre modèle déployé via un point de terminaison d'API REST pour obtenir des prédictions en temps réel. 4. Agnostique du framework : Apportez votre modèle Tensorflow, Pytorch ou JAX, et PoplarML se chargera du processus de déploiement.
Fonctionnalités de base de PoplarML - Déployer des modèles en production
Déploiement transparent de modèles ML à l'aide d'un outil CLI sur une flotte de GPU
Inférence en temps réel via un point de terminaison d'API REST
Agnostique du framework, prise en charge des modèles Tensorflow, Pytorch et JAX
Les cas d'utilisation de PoplarML - Déployer des modèles en production
Déploiement de modèles ML dans des environnements de production
Mise à l'échelle des systèmes ML avec un effort d'ingénierie minimal
Autoriser l'inférence en temps réel pour les modèles déployés
Prise en charge de divers frameworks ML
FAQ de PoplarML - Déployer des modèles en production
Qu'est-ce que PoplarML ?
Comment utiliser PoplarML ?
Quelles sont les fonctionnalités principales de PoplarML ?
Quels sont les cas d'utilisation de PoplarML ?
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