Preloop

Preloop simplifie le déploiement des modèles de Machine Learning en permettant aux utilisateurs de déployer n'importe quel modèle ML en un seul clic, n'importe où, offrant des fonctionnalités de recyclage, d'observabilité et de mise à l'échelle automatique. Il rationalise la transition entre les scripts d'entraînement et les services déployés sans qu'il soit nécessaire de coder l'infrastructure, garantissant ainsi l'efficacité et la facilité d'utilisation.

Caractéristiques principales :

1️⃣ Déploiement en un clic : déployez n'importe quel modèle ML en un seul clic, doté de capacités de recyclage, d'observabilité et de mise à l'échelle automatique.

2️⃣ Conversion de script en service : convertissez votre script ML local en un service à l'échelle de la production sans écrire de code d'infrastructure, facilitant ainsi un déploiement transparent.

3️⃣ Intégration du code d'entraînement existant : utilisez votre code d'entraînement existant sans vous soucier du code accumulé non pertinent, car Preloop le filtre automatiquement.

4️⃣ Configuration de la fonction d'inférence : définissez une fonction d'inférence dans votre script d'entraînement, en référençant des modèles, des transformateurs et des pipelines prédéfinis pour construire facilement le point de terminaison d'inférence.

5️⃣ Exécution de la commande CLI : initiez le déploiement avec une simple commande CLI, accompagnée d'un tableau de bord offrant une visibilité sur les performances du modèle et les métriques d'exécution.

Cas d'utilisation :

1. Déploiement de modèles rationalisé : accélérez les workflows ML en déployant rapidement des modèles, réduisant le temps de déploiement de plus d'un mois à quelques clics, comme l'indique une étude menée par Algorithmia.

2. Productivité accrue : déchargez les tâches de production, permettant aux scientifiques des données de se concentrer davantage sur le développement de modèles plutôt que sur le déploiement, augmentant ainsi la productivité globale de l'équipe.

3. Recyclage et benchmarking transparents : recyclez les modèles en toute transparence et évaluez leurs performances, en utilisant les informations dérivées des modèles pour dicter efficacement les stratégies de recyclage.

Conclusion :

Preloop révolutionne le déploiement des modèles ML en fournissant une plateforme conviviale qui simplifie le processus, permettant aux scientifiques des données de se concentrer sur la science et l'art de la construction de modèles plutôt que sur les complexités du déploiement. Avec Preloop, les utilisateurs peuvent accélérer les workflows ML, stimuler la productivité de l'équipe et gérer de manière transparente les processus de recyclage et de benchmarking. Réservez une démo dès aujourd'hui pour découvrir de première main comment Preloop peut rationaliser vos workflows ML et propulser vos projets vers le succès.