Preloop

Preloop 簡化機器學習模型部署，讓使用者能夠在任何地方一鍵部署任何 ML 模型，提供重新訓練、可觀察性以及自動調整功能。它簡化了從訓練腳本到已部署服務的轉換，無需撰寫基礎架構程式碼，確保效率和容易使用。

主要功能：

1️⃣ 一鍵部署：一鍵部署任何 ML 模型，具備重新訓練、可觀察性以及自動調整功能。

2️⃣ 腳本轉換至服務：在不撰寫任何基礎架構程式碼的情況下，將您的本地 ML 腳本轉換為生產規模的服務，促進順暢的部署。

3️⃣ 整合現有的訓練程式碼：使用您的現有訓練程式碼，而無需擔心累積的無關程式碼，因為 Preloop 會自動將其濾除。

4️⃣ 推理函式設定：在您的訓練腳本中定義推理函式，參考預先定義的模型、變壓器和流程，以便輕鬆建置推理端點。

5️⃣ CLI 指令執行：透過簡單的 CLI 指令啟動部署，並提供儀表板，提供模型效能和執行時間指標的可見性。

使用案例：

1. 簡化的模型部署：加速 ML 工作流程，快速部署模型，根據 Algorithmia 進行的一項研究，將部署時間從可能超過一個月縮短到只需按幾下即可完成。

2. 增強生產力：卸載生產化任務，讓資料科學家更專注於模型開發，而非部署，從而提升整體團隊生產力。

3. 順暢的重新訓練和基準測試：順暢地重新訓練模型，並基準測試其效能，利用從模型衍生的洞察力，有效地指示重新訓練策略。

結論：

Preloop 透過提供簡化流程的使用者友善平台，革新了 ML 模型部署，讓資料科學家能夠專注於建立模型的科學和藝術，而非部署的複雜性。透過 Preloop，使用者可以加快 ML 工作流程、提升團隊生產力，以及順暢管理重新訓練和基準測試流程。立即預約展示，親身體驗 Preloop 如何簡化您的 ML 工作流程，並推動您的專案走向成功。