PoplarML - Deploy Models to Production 商品情報
PoplarML - モデルを本番環境に展開するとは何ですか?
PoplarMLは、最小限のエンジニアリング作業で本番向けかつスケーラブルな機械学習(ML)システムを簡単に展開できるプラットフォームです。Tensorflow、Pytorch、JAXなどの人気のフレームワークをサポートし、MLモデルをGPUのフリートにシームレスに展開するためのCLIツールを提供しています。ユーザーはリアルタイム推論のためのREST APIエンドポイントを介してモデルを呼び出すことができます。
PoplarML - モデルを本番環境に展開するの使い方は?
PoplarMLを使用するには、次の手順に従ってください:
1. スタートガイド:ウェブサイトを訪問し、アカウントを作成します。
2. モデルを本番環境に展開する:提供されたCLIツールを使用してMLモデルをGPUのフリートに展開します。PoplarMLは展開をスケーリングすることを担当します。
3. リアルタイム推論:REST APIエンドポイントを介して展開されたモデルを呼び出してリアルタイムの予測を取得します。
4. フレームワークに依存しない:Tensorflow、Pytorch、またはJAXモデルを持参し、PoplarMLが展開プロセスを処理します。
PoplarML - Deploy Models to Productionの核心機能
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CLIツールを使ったMLモデルのシームレスな展開(GPUのフリートへ)
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REST APIエンドポイントを通じたリアルタイム推論
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Tensorflow、Pytorch、JAXモデルなどのフレームワークのサポート
PoplarML - Deploy Models to Productionの使用例
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#1
MLモデルを本番環境に展開する
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#2
最小限のエンジニアリング作業でMLシステムをスケーリングする
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#3
展開されたモデルに対してリアルタイム推論を可能にする
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#4
さまざまなMLフレームワークのサポート
PoplarML - Deploy Models to ProductionのFAQ
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PoplarMLとは何ですか?
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PoplarMLは、最小限のエンジニアリング作業で本番向けかつスケーラブルな機械学習システムを展開するためのプラットフォームです。
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PoplarMLの使い方は?
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PoplarMLを使用するには、アカウントを作成し、提供されたCLIツールを使用して自分のMLモデルをGPUのフリートにシームレスに展開します。その後、REST APIエンドポイントを介してモデルを呼び出し、リアルタイム推論を行うことができます。
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PoplarMLの主な特徴は何ですか?
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PoplarMLの主な機能には、CLIツールを使用したGPUへのMLモデルのシームレスな展開、REST APIエンドポイントを介したリアルタイム推論、Tensorflow、Pytorch、JAXなどの人気のあるMLフレームワークのサポートが含まれます。
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PoplarMLのユースケースは何ですか?
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PoplarMLは、MLモデルを本番環境に展開する、最小限のエンジニアリング作業でMLシステムをスケーリングする、展開されたモデルに対してリアルタイム推論を可能にする、さまざまなMLフレームワークのサポートなどに適しています。
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PoplarML - Deploy Models to Production エンベッドを開始
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PoplarML - Deploy Models to Productionの代替案
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