Preloop

Preloopは、機械学習モデルの展開を簡素化し、ユーザーはどこでもワンクリックで、あらゆるMLモデルを展開し、再トレーニング機能、オブザーバビリティ、オートスケーリングを提供します。インフラコーディングの必要なく、トレーニングスクリプトから展開されたサービスへの移行が合理化され、効率と使い勝手が向上します。

主な機能:

1️⃣ワンクリック展開:再トレーニング機能、オブザーバビリティ、オートスケーリングを備えたMLモデルをワンクリックで展開します。

2️⃣スクリプトからサービスへの変換:インフラコードを書くことなく、ローカルのMLスクリプトを本番規模のサービスに変換し、シームレスな展開を容易にします。

3️⃣既存のトレーニングコードの統合:Preloopは不要な蓄積コードを自動的にフィルタリングするため、関連のない蓄積コードを心配することなく、既存のトレーニングコードを使用できます。

4️⃣推論関数のセットアップ:トレーニングスクリプト内に推論関数を定義し、事前定義されたモデル、トランスフォーマー、パイプラインを参照して、推論エンドポイントを簡単に構築します。

5️⃣CLIコマンドの実行:簡単なCLIコマンドで展開を開始し、ダッシュボードにはモデルのパフォーマンスとランタイムメトリクスが表示されます。

ユースケース:

1. 合理化されたモデル展開:Algorithmiaによる調査が示すように、展開時間を1か月以上から数クリックに短縮することで、MLワークフローを高速化し、モデルの迅速な展開を実現します。

2. 生産性の向上:データサイエンティストは展開ではなくモデル開発に集中できるようになり、生産タスクをオフロードして、チーム全体の生産性を向上させます。

3. シームレスな再トレーニングとベンチマーク:モデルをシームレスに再トレーニングし、モデルから得られたインサイトを活用して、再トレーニング戦略を効率的に決定します。

結論:

Preloopは、展開の複雑さではなく、モデルの構築という科学とアートに集中できるように、ユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供することで、MLモデルの展開に革命を起こします。Preloopを使用すると、ユーザーはMLワークフローを高速化し、チームの生産性を向上させ、再トレーニングとベンチマークのプロセスをシームレスに管理できます。今すぐデモを予約して、PreloopがMLワークフローを合理化し、プロジェクトを成功に導く方法を直接体験してください。