Preloop

Preloop 简化了机器学习模型部署，允许用户只需一键即可在任何地方部署任何 ML 模型，并提供重新训练功能、可观察性和自动伸缩。它简化了从训练脚本到已部署服务的过程，无需编写基础架构代码，从而确保了效率和易用性。

主要功能：

1️⃣ 一键部署：一键部署任何 ML 模型，配备重新训练功能、可观察性和自动伸缩。

2️⃣ 脚本到服务转换：毫不费力地将本地 ML 脚本转换为生产级服务，无需编写任何基础架构代码，从而促进无缝部署。

3️⃣ 集成现有训练代码：利用现有训练代码，无需担心不相关的累积代码，因为 Preloop 会自动将其过滤掉。

4️⃣ 推理函数设置：在您的训练脚本中定义一个推理函数，引用预定义的模型、转换器和管道，以便轻松构建推理端点。

5️⃣ CLI 命令执行：使用简单的 CLI 命令启动部署，并附带一个仪表板，提供对模型性能和运行时指标的可见性。

用例：

1. 简化的模型部署：通过快速部署模型来加速 ML 工作流，根据 Algorithmia 进行的一项研究表明，部署时间从可能超过一个月缩短到只需点击几下。

2. 提高生产力：卸载生产化任务，让数据科学家可以更多地专注于模型开发，而不是部署，从而提高整体团队生产力。

3. 无缝重新训练和基准测试：无缝重新训练模型并对其实现进行基准测试，利用从模型中获得的见解来有效地制定重新训练策略。

结论：

Preloop 通过提供一个简化流程的用户友好平台，彻底改变了 ML 模型部署，让数据科学家可以专注于构建模型的科学和艺术，而不是部署的复杂性。使用 Preloop，用户可以加快 ML 工作流，提高团队生产力，并无缝管理重新训练和基准测试流程。立即预订演示，亲身体验 Preloop 如何简化您的 ML 工作流并推动您的项目走向成功。