Déploiement du modèle ML

Déployez des modèles ML en production avec confiance et échelle

Faites passer vos modèles d'apprentissage automatique du développement à la production avec notre plateforme de déploiement. Prise en charge de l'inférence par lots et en temps réel, des tests A/B et de la mise à l'échelle automatique.

ML Model Deployment

Déploiement Caractéristiques

Tout ce dont vous avez besoin pour les déploiements de ML en production

Déploiement en un clic
Déployez des modèles en un seul clic sur des plateformes cloud ou une infrastructure sur site.
Tests A/B
Testez plusieurs versions de modèle simultanément et acheminez le trafic en fonction des performances.
Mise à l'échelle automatique
Adaptez automatiquement les points de terminaison d’inférence en fonction du trafic et de la demande.
Inférence en temps réel
API d'inférence à faible latence pour des prédictions et des recommandations en temps réel.
Traitement par lots
Traitez de grands ensembles de données en mode batch pour des prédictions et des analyses hors ligne.
Sécurité et conformité
Fonctionnalités de sécurité, de chiffrement et de conformité de niveau entreprise.

Soutenu Plateformes

Déployez sur votre plateforme ou infrastructure cloud préférée

AWS SageMaker

Déployez des modèles sur Amazon SageMaker avec surveillance et mise à l'échelle intégrées.

Azure ML

Déployez sur Azure Machine Learning avec l’intégration MLOps.

Plateforme d'IA GCP

Déployez sur Google Cloud AI Platform avec Vertex AI.

Kubernetes

Déployez des modèles en tant que conteneurs sur des clusters Kubernetes.

Sur site

Déployez sur votre propre infrastructure avec un contrôle total.

Nuage hybride

Déployez sur plusieurs environnements pour plus de flexibilité.

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