PoplarML - モデルを本番環境に展開する
PoplarML - モデルを本番環境に展開するとは何ですか？
PoplarMLは、最小限のエンジニアリング作業で本番向けかつスケーラブルな機械学習（ML）システムを簡単に展開できるプラットフォームです。Tensorflow、Pytorch、JAXなどの人気のフレームワークをサポートし、MLモデルをGPUのフリートにシームレスに展開するためのCLIツールを提供しています。ユーザーはリアルタイム推論のためのREST APIエンドポイントを介してモデルを呼び出すことができます。
PoplarML - モデルを本番環境に展開するの使い方は？
PoplarMLを使用するには、次の手順に従ってください： 1. スタートガイド：ウェブサイトを訪問し、アカウントを作成します。 2. モデルを本番環境に展開する：提供されたCLIツールを使用してMLモデルをGPUのフリートに展開します。PoplarMLは展開をスケーリングすることを担当します。 3. リアルタイム推論：REST APIエンドポイントを介して展開されたモデルを呼び出してリアルタイムの予測を取得します。 4. フレームワークに依存しない：Tensorflow、Pytorch、またはJAXモデルを持参し、PoplarMLが展開プロセスを処理します。
PoplarML - モデルを本番環境に展開するのコア機能
CLIツールを使ったMLモデルのシームレスな展開（GPUのフリートへ）
REST APIエンドポイントを通じたリアルタイム推論
Tensorflow、Pytorch、JAXモデルなどのフレームワークのサポート
PoplarML - モデルを本番環境に展開するの使用例
MLモデルを本番環境に展開する
最小限のエンジニアリング作業でMLシステムをスケーリングする
展開されたモデルに対してリアルタイム推論を可能にする
さまざまなMLフレームワークのサポート
PoplarML - モデルを本番環境に展開するのFAQ
PoplarMLとは何ですか？
PoplarMLの使い方は？
PoplarMLの主な特徴は何ですか？
PoplarMLのユースケースは何ですか？
PoplarML - モデルを本番環境に展開する サポートメール、カスタマーサービス連絡先、返金連絡先など
カスタマー サービスの PoplarML - モデルを本番環境に展開する サポート メールは次のとおりです: [email protected] 。 さらに連絡するには、お問い合わせページ (https://www.poplarml.com/contact.html) にアクセスしてください。
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PoplarML - モデルを本番環境に展開する Twitterリンク: https://twitter.com/PoplarML
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