PoplarML - Deploy Models to Production
Gunakan sekarangApakah itu PoplarML - Deploy Models to Production?
PoplarML ialah platform yang membolehkan pengguna menggunakan sistem pembelajaran mesin (ML) sedia pengeluaran dan berskala dengan mudah dengan usaha kejuruteraan yang minimum. Ia menyediakan alat CLI untuk penggunaan lancar model ML kepada kumpulan GPU, dengan sokongan untuk rangka kerja popular seperti Tensorflow, Pytorch dan JAX. Pengguna boleh menggunakan model mereka melalui titik akhir REST API untuk inferens masa nyata.
Bagaimana untuk menggunakan PoplarML - Deploy Models to Production?
Untuk menggunakan PoplarML, ikuti langkah berikut: 1. Bermula: Lawati tapak web dan daftar untuk akaun. 2. Gunakan Model ke Pengeluaran: Gunakan alat CLI yang disediakan untuk menggunakan model ML anda kepada kumpulan GPU. PoplarML menguruskan skala penggunaan. 3. Inferens Masa Nyata: Guna model anda yang digunakan melalui titik akhir REST API untuk mendapatkan ramalan masa nyata. 4. Rangka Kerja Agnostik: Bawa model Tensorflow, Pytorch atau JAX anda dan PoplarML akan mengendalikan proses penggunaan.
Ciri Teras PoplarML - Deploy Models to Production
Penyerahan model ML yang lancar menggunakan alat CLI kepada kumpulan GPU
Inferens masa nyata melalui titik akhir REST API
Rangka kerja agnostik, menyokong Tensorflow, Pytorch dan Model JAX
Kes Penggunaan PoplarML - Deploy Models to Production
Menggunakan model ML kepada persekitaran pengeluaran
Menskalakan sistem ML dengan usaha kejuruteraan yang minimum
Mendayakan inferens masa nyata untuk model yang digunakan
Menyokong pelbagai rangka kerja ML
PoplarML - Deploy Models to Production E-mel Sokongan & Hubungan perkhidmatan pelanggan & Bayaran balik kenalan dll.
Berikut ialah PoplarML - Deploy Models to Production e-mel sokongan untuk perkhidmatan pelanggan: [e-mel dilindungi] . Lagi Kenalan, lawati halaman hubungi kami(https://www.poplarml.com/contact.html)
PoplarML - Deploy Models to Production Twitter
PoplarML - Deploy Models to Production Pautan Twitter: https://twitter.com/PoplarML