ML-Modellbereitstellung

Stellen Sie ML-Modelle in der Produktion bereit mit Vertrauen und Größe

Überführen Sie Ihre Machine-Learning-Modelle mit unserer Bereitstellungsplattform von der Entwicklung in die Produktion. Unterstützung für Batch- und Echtzeit-Inferenz, A/B-Tests und automatische Skalierung.

ML Model Deployment

Einsatz Merkmale

Alles, was Sie für ML-Produktionsbereitstellungen benötigen

One-Click-Bereitstellung
Stellen Sie Modelle mit einem einzigen Klick auf Cloud-Plattformen oder in der lokalen Infrastruktur bereit.
A/B-Tests
Testen Sie mehrere Modellversionen gleichzeitig und leiten Sie den Datenverkehr basierend auf der Leistung weiter.
Automatische Skalierung
Skalieren Sie Inferenzendpunkte automatisch basierend auf Datenverkehr und Nachfrage.
Echtzeit-Inferenz
Inferenz-APIs mit geringer Latenz für Vorhersagen und Empfehlungen in Echtzeit.
Stapelverarbeitung
Verarbeiten Sie große Datensätze im Batch-Modus für Offline-Vorhersagen und -Analysen.
Sicherheit und Compliance
Sicherheits-, Verschlüsselungs- und Compliance-Funktionen der Enterprise-Klasse.

Unterstützt Plattformen

Stellen Sie es auf Ihrer bevorzugten Cloud-Plattform oder Infrastruktur bereit

AWS SageMaker

Stellen Sie Modelle auf Amazon SageMaker mit integrierter Überwachung und Skalierung bereit.

Azure ML

Bereitstellung in Azure Machine Learning mit MLOps-Integration.

GCP AI-Plattform

Bereitstellung auf der Google Cloud AI Platform mit Vertex AI.

Kubernetes

Stellen Sie Modelle als Container auf Kubernetes-Clustern bereit.

Vor Ort

Stellen Sie es mit voller Kontrolle in Ihrer eigenen Infrastruktur bereit.

Hybride Cloud

Für mehr Flexibilität können Sie es in mehreren Umgebungen bereitstellen.

Sind Sie bereit, Ihre ML-Modelle bereitzustellen? Fangen wir an

Holen Sie sich fachkundige Hilfe bei der Bereitstellung Ihrer Modelle für die Produktion.