PoplarML - Deploy Models to Production是什么？

PoplarML 是一個平臺，允許用戶以最少的工程工作量輕松部署生產(chǎn)就緒且可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 系統(tǒng)。它提供了一個 CLI 工具，用于將 ML 模型無縫部署到一組 GPU，并支持 Tensorflow、Pytorch 和 JAX 等流行框架。用戶可以通過 REST API 端點(diǎn)調(diào)用其模型以進(jìn)行實(shí)時推理。

如何使用PoplarML - Deploy Models to Production？

要使用 PoplarML，請按照下列步驟操作： 1. 開始：訪問網(wǎng)站并注冊一個帳戶。 2. 將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境：使用提供的 CLI 工具將 ML 模型部署到一組 GPU。 PoplarML 負(fù)責(zé)擴(kuò)展部署。 3. 實(shí)時推理：通過 REST API 端點(diǎn)調(diào)用已部署的模型以獲得實(shí)時預(yù)測。 4. 與框架無關(guān)：帶上您的 Tensorflow、Pytorch 或 JAX 模型，PoplarML 將處理部署過程。

PoplarML - Deploy Models to Production的核心特點(diǎn)

使用 CLI 工具將 ML 模型無縫部署到一組 GPU

通過 REST API 端點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時推理

與框架無關(guān)，支持 Tensorflow、Pytorch 和JAX 模型

PoplarML - Deploy Models to Production 的用例

將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到生產(chǎn)環(huán)境

以最少的工程工作量擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

為部署的模型啟用實(shí)時推理

支持各種機(jī)器學(xué)習(xí)框架

PoplarML - Deploy Models to Production 支持電子郵件和客戶服務(wù)聯(lián)系方式以及退款聯(lián)系方式等

這里是PoplarML - Deploy Models to Production 客戶服務(wù)支持電子郵件：[email?protected] 。更多聯(lián)系方式，請?jiān)L問聯(lián)系我們頁面(https://www.poplarml.com/contact.html)