PoplarML - Deploy Models to Production

PoplarML - Deploy Models to Productionとは何ですか?

PoplarML は、ユーザーが最小限のエンジニアリング労力で、本番環境に対応した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 などの一般的なフレームワークをサポートし、ML モデルを GPU 群にシームレスにデプロイするための CLI ツールを提供します。ユーザーは、REST API エンドポイントを介してモデルを呼び出し、リアルタイム推論を行うことができます。

PoplarML - Deploy Models to Productionの使い方は？

PoplarML を使用するには、次の手順に従います。 1. 始めましょう: Web サイトにアクセスし、アカウントにサインアップします。 2. 実稼働環境へのモデルのデプロイ: 提供されている CLI ツールを使用して、ML モデルを GPU フリートにデプロイします。 PoplarML はデプロイメントのスケーリングを処理します。 3. リアルタイム推論: REST API エンドポイントを通じてデプロイされたモデルを呼び出し、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 モデルを使用すると、PoplarML がデプロイメント プロセスを処理します。

PoplarML - Deploy Models to Production のコア機能

CLI ツールを使用した ML モデルの GPU フリートへのシームレスなデプロイメント

REST API エンドポイントを介したリアルタイム推論

フレームワークに依存せず、Tensorflow、Pytorch、 JAX モデル

PoplarML - Deploy Models to Production の使用例

本番環境への ML モデルのデプロイ

最小限のエンジニアリング労力で ML システムのスケーリング

デプロイされたモデルのリアルタイム推論の有効化

さまざまな ML フレームワークのサポート

PoplarML - Deploy Models to Production サポート メール、カスタマー サービスの連絡先、返金連絡先など

カスタマー サービスの PoplarML - Deploy Models to Production サポート メールは次のとおりです: [email protected] 。詳細については、お問い合わせページにアクセスしてください(https://www.poplarml.com/contact.html)