"Run inference at scale"
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Unterstützung für verschiedene Modelle, darunter TensorFlow, PyTorch und Sklearn
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Großflächige Bereitstellung auf AWS/GCP/Azure usw. sowie requestbasiertes Auto-Scaling
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Anbindung an CI/CD-Systeme
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Streaming von Performance-Metriken und Logs an Monitoring-Tools
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Effizientes Serving vieler Modelle durch Multi-Model-Caching
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Unterstützung für Rolling Updates ohne Downtime
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Traffic-Aufteilung für A/B-Testing
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