Preloop

Preloop는 사용자가 한 번의 클릭으로 어떤 ML 모델이라도 아무 곳에나 배포할 수 있도록 해주어 머신 러닝 모델 배포를 간소화하며, 재학습 기능, 관측 가능성, 자동 스케일링을 제공합니다. 인프라 코딩이 필요 없이 학습 스크립트에서 배포된 서비스로 전환을 간소화하여 효율성과 사용 편의성을 보장합니다.

주요 특징:

1️⃣ 한 번의 클릭으로 배포: 재학습 기능, 관측 가능성, 자동 스케일링 기능이 장착된 ML 모델을 한 번의 클릭으로 배포합니다.

2️⃣ 스크립트에서 서비스로 변환: 인프라 코드를 작성하지 않고도 로컬 ML 스크립트를 생산 규모의 서비스로 변환하여 원활한 배포를 촉진합니다.

3️⃣ 기존 학습 코드 통합: Preloop가 관련 없는 축적 코드를 자동으로 필터링하므로 불필요한 축적 코드에 대해 걱정하지 않고도 기존 학습 코드를 활용할 수 있습니다.

4️⃣ 추론 함수 설정: 학습 스크립트 내에 추론 함수를 정의하여 사전 정의된 모델, 변환기, 파이프라인을 참조하여 추론 엔드포인트를 쉽게 구축합니다.

5️⃣ CLI 명령 실행: 간단한 CLI 명령으로 배포를 시작하고, 모델 성능과 런타임 매트릭스를 파악할 수 있는 대시보드가 제공됩니다.

사용 사례:

1. 간소화된 모델 배포: Algorithmia에서 수행한 연구에 따르면, 모델 배포를 신속하게 수행하여 배포 시간을 한 달 이상에서 몇 번의 클릭으로 단축함으로써 ML 워크플로를 가속화합니다.

2. 향상된 생산성: 배포가 아니라 모델 개발에 더 집중할 수 있도록 데이터 과학자의 생산성을 전반적으로 높여줍니다.

3. 원활한 재학습 및 벤치마킹: 모델을 원활하게 재학습하고 성능을 벤치마킹하여 모델에서 파생된 통찰력을 활용하여 재학습 전략을 효율적으로 지정합니다.

결론:

Preloop는 간소한 프로세스를 제공하는 사용자 친화적인 플랫폼을 제공하여 데이터 과학자가 배포의 복잡성이 아닌 모델 구축의 과학과 예술에 집중할 수 있도록 하여 ML 모델 배포에 혁명을 일으킵니다. Preloop를 사용하면 사용자는 ML 워크플로를 신속하게 처리하고, 팀 생산성을 높이며, 재학습 및 벤치마킹 프로세스를 원활하게 관리할 수 있습니다. 오늘 데모를 예약하고 Preloop가 ML 워크플로를 어떻게 간소화하고 프로젝트를 성공으로 이끌 수 있는지 직접 경험해 보세요.