PoplarML - Modelle in die Produktion bringen

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PoplarML ist eine Plattform, die es Benutzern ermöglicht, mühelos einsatzbereite und skalierbare Machine-Learning (ML)-Systeme mit minimalem Engineering-Aufwand bereitzustellen. Es bietet ein CLI-Tool zur nahtlosen Bereitstellung von ML-Modellen für eine Flotte von GPUs und unterstützt beliebte Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und JAX. Benutzer können ihre Modelle über einen REST-API-Endpunkt aufrufen, um Echtzeit-Inferenz durchzuführen.
Hinzugefügt am:
Mar 07 2023
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PoplarML - Modelle in die Produktion bringen Produktinformationen

Was ist PoplarML - Modelle in die Produktion bringen?

PoplarML ist eine Plattform, die es Benutzern ermöglicht, mühelos einsatzbereite und skalierbare Machine-Learning (ML)-Systeme mit minimalem Engineering-Aufwand bereitzustellen. Es bietet ein CLI-Tool zur nahtlosen Bereitstellung von ML-Modellen für eine Flotte von GPUs und unterstützt beliebte Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und JAX. Benutzer können ihre Modelle über einen REST-API-Endpunkt aufrufen, um Echtzeit-Inferenz durchzuführen.

Wie benutzt man PoplarML - Modelle in die Produktion bringen?

Um PoplarML zu verwenden, befolgen Sie diese Schritte: 1. Erste Schritte: Besuchen Sie die Website und melden Sie sich für ein Konto an. 2. Modelle in die Produktion bringen: Verwenden Sie das bereitgestellte CLI-Tool, um Ihre ML-Modelle für eine Flotte von GPUs bereitzustellen. PoplarML kümmert sich um die Skalierung der Bereitstellung. 3. Echtzeit-Inferenz: Rufen Sie Ihr bereitgestelltes Modell über einen REST-API-Endpunkt auf, um Echtzeitvorhersagen zu erhalten. 4. Framework-agnostisch: Bringen Sie Ihr Tensorflow-, PyTorch- oder JAX-Modell mit und PoplarML kümmert sich um den Bereitstellungsprozess.

PoplarML - Modelle in die Produktion bringen's Hauptmerkmale

Nahtlose Bereitstellung von ML-Modellen unter Verwendung eines CLI-Tools für eine GPU-Flotte

Echtzeit-Inferenz über einen REST-API-Endpunkt

Framework-agnostisch, unterstützt Tensorflow, PyTorch und JAX-Modelle

PoplarML - Modelle in die Produktion bringen's Anwendungsfälle

#1

Bereitstellung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen

#2

Skalierung von ML-Systemen mit minimalem Engineering-Aufwand

#3

Ermöglichen der Echtzeit-Inferenz für bereitgestellte Modelle

#4

Unterstützung verschiedener ML-Frameworks

FAQ von PoplarML - Modelle in die Produktion bringen

Was ist PoplarML?

Wie benutze ich PoplarML?

Was sind die Kernfunktionen von PoplarML?

Was sind die Anwendungsfälle für PoplarML?

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