Preloop

Preloop упрощает развертывание модели машинного обучения, позволяя пользователям развернуть любую ML-модель одним щелчком мыши в любом месте, предлагая функции переобучения, наблюдаемости и автоматического масштабирования. Сервис оптимизирует переход от учебных сценариев к развернутым службам без необходимости кодирования инфраструктуры, обеспечивая эффективность и простоту использования.

Основные характеристики:

1️⃣ Развертывание в один клик:Развертывание любой ML-модели одним щелчком мыши, оснащенное возможностями переобучения, наблюдаемости и автоматического масштабирования.

2️⃣ Преобразование скрипта в службу:Преобразуйте локальный ML-скрипт в масштабируемую для производства службу без написания какого-либо кода инфраструктуры, облегчая беспрепятственное развертывание.

3️⃣ Интеграция существующего кода обучения:Используйте существующий код обучения, не беспокоясь о накопленном нерелевантном коде, поскольку Preloop автоматически отфильтровывает его.

4️⃣ Настройка функции вывода:Определите функцию вывода в вашем учебном скрипте, ссылаясь на предопределенные модели, трансформаторы и конвейеры для легкого создания конечной точки вывода.

5️⃣ Выполнение команды CLI:Инициируйте развертывание с помощью простой команды CLI в сопровождении панели мониторинга, обеспечивающей видимость производительности модели и показателей времени выполнения.

Варианты использования:

1. Оптимизированное развертывание модели:Ускорьте рабочие процессы ML, быстро развернув модели, сократив время развертывания с потенциально более месяца до нескольких щелчков мыши, как показало исследование, проведенное Algorithmia.

2. Повышенная производительность:Выгрузите задачи производства, что позволит ученым-аналитикам больше сосредоточиться на разработке модели, а не на развертывании, тем самым повышая общую производительность команды.

3. Беспрепятственное переобучение и сравнительный анализ:Беспрепятственно переобучайте модели и сравнивайте их производительность, используя сведения, полученные по моделям, для эффективного определения стратегий переобучения.

Заключение:

Preloop революционизирует развертывание модели ML, предоставляя удобную платформу, которая упрощает процесс, позволяя ученым-аналитикам сосредоточиться на науке и искусстве создания моделей, а не на сложностях развертывания. С помощью Preloop пользователи могут ускорить рабочие процессы ML, повысить производительность команды и беспрепятственно управлять процессами переобучения и сравнительного анализа. Закажите демонстрацию сегодня, чтобы лично убедиться в том, как Preloop может оптимизировать ваши рабочие процессы ML и продвинуть ваши проекты к успеху.