ML モデルのデプロイメント

ML モデルを本番環境にデプロイする 自信と規模

当社の導入プラットフォームを使用して、機械学習モデルを開発から本番環境に移行します。バッチ推論とリアルタイム推論、A/B テスト、自動スケーリングのサポート。

ML Model Deployment

導入 特徴

本番環境の ML デプロイメントに必要なものすべて

ワンクリック導入
ワンクリックでモデルをクラウド プラットフォームまたはオンプレミス インフラストラクチャにデプロイします。
A/B テスト
複数のモデル バージョンを同時にテストし、パフォーマンスに基づいてトラフィックをルーティングします。
自動スケーリング
トラフィックと需要に基づいて推論エンドポイントを自動的にスケーリングします。
リアルタイム推論
リアルタイムの予測と推奨のための低遅延推論 API。
バッチ処理
オフラインの予測と分析のために大規模なデータセットをバッチ モードで処理します。
セキュリティとコンプライアンス
エンタープライズ グレードのセキュリティ、暗号化、コンプライアンス機能。

サポートされています プラットフォーム

好みのクラウド プラットフォームまたはインフラストラクチャに導入する

AWS セージメーカー

モニタリングとスケーリングが組み込まれた Amazon SageMaker にモデルをデプロイします。

アジュールML

MLOps 統合を使用して Azure Machine Learning にデプロイします。

GCP AI プラットフォーム

Vertex AI を使用して Google Cloud AI プラットフォームにデプロイします。

Kubernetes

モデルを Kubernetes クラスター上のコンテナーとしてデプロイします。

オンプレミス

フルコントロールで独自のインフラストラクチャに展開します。

ハイブリッドクラウド

柔軟性を高めるために複数の環境に展開します。

ML モデルをデプロイする準備はできていますか? 始めましょう

モデルを実稼働環境にデプロイする際に専門家のサポートを受けてください。