"Run inference at scale"
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Prend en charge de nombreux modèles, dont TensorFlow, PyTorch et Sklearn
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Déploiement à grande échelle sur AWS/GCP/Azure avec autoscaling basé sur les requêtes
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Intégration avec les systèmes CI/CD
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Diffusion des métriques de performance et des logs vers des outils de monitoring
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Service efficace de nombreux modèles grâce au cache multi-modèle
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Prise en charge des mises à jour progressives sans interruption
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Répartition du trafic pour les tests A/B
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