Carton VS BentoML

讓我們透過對比Carton和BentoML的優缺點,找出哪一款更適合您的需求。這份軟體對比基於真實用戶評測,比較了兩款產品的價格、功能、支援服務、易用性和用戶評價,幫助您在Carton和BentoML中作出明智選擇,選擇最符合企業需求的那一款。

Carton

Carton
使用 Carton 運行 ML 模型 - 分離 ML 架構、低成本、平台支援。快速實驗、部署靈活性、自訂作業、瀏覽器內建 ML。

BentoML

BentoML
借助 BentoML 轻松部署和监视机器学习模型。享受实时监视、 Kubernetes 集成、资源优化和社区支持。

Carton

Launched 2023-02-02
Pricing Model Free
Starting Price
Tech used Cloudflare CDN,Next.js,Gzip,HTTP/3,Webpack
Tag Programming,Low Code

BentoML

Launched 2018-09-24
Pricing Model Paid
Starting Price pay-as-you-go
Tech used
Tag MLOps

Carton Rank/Visit

Global Rank 0
Country
Month Visit 928

Top 5 Countries

100%
India

Traffic Sources

0%
0%
0%
0%
0%
0%
Social Paid Referrals Mail Referrals Search Direct

BentoML Rank/Visit

Global Rank 770064
Country Canada
Month Visit 79010

Top 5 Countries

19.73%
15.84%
11.1%
8.38%
7.79%
United States China Taiwan, Province of China Korea, Republic of Hong Kong

Traffic Sources

39.52%
32.86%
26.81%
0.81%
Search Direct Referrals Social

What are some alternatives?

When comparing Carton and BentoML, you can also consider the following products

WizModel - 透過 WizModel 簡化機器學習模型建置。輕鬆封裝與部署,消除 Python 依賴性與 GPU 設定。立即試用!

PoplarML - PoplarML 可以最低限度的工程工作量,將可立即投入生產、可擴展的 ML 系統部署到位。

Stackml - 使用 StackML 輕鬆利用機器學習模型,这是一个方便的網路平台。無需編碼。存取預先訓練過的模型,並在瀏覽器中進行訓練。

Liner.ai - Liner.ai:透過使用者友善的工具輕鬆訓練機器學習模型。匯入資料、選擇範本,並在多個平台上部署。立即下載!

More Alternatives