Modelbit est une plateforme qui permet aux scientifiques des données et aux ingénieurs en apprentissage automatique de déployer, de surveiller et de gérer des modèles d'apprentissage automatique directement à partir de leurs carnets de notes. Elle rationalise le processus de déploiement des modèles en offrant une intégration transparente avec des outils tels que Jupyter et d'autres environnements de développement. Modelbit aide les équipes à se concentrer sur la performance des modèles et les connaissances plutôt que sur les complexités du déploiement, ce qui en fait un outil idéal pour les organisations axées sur les données.
Caractéristiques
- Déploiement transparent de modèles d'apprentissage automatique à partir de carnets de notes
- Surveillance du modèle en temps réel et suivi des performances
- Intégration avec Jupyter et d'autres environnements de développement
- Mise à l'échelle automatique des modèles déployés en fonction de la demande
- Points d'extrémité API personnalisables pour l'interaction avec le modèle
- Prise en charge de plusieurs cadres d'apprentissage automatique
- Contrôle des versions pour la gestion des modèles
Cas d'utilisation
- Déployer des modèles d'apprentissage automatique directement à partir des blocs-notes Jupyter
- Contrôler en temps réel les performances des modèles en production
- Automatiser la mise à l'échelle des modèles en fonction du trafic et de l'utilisation
- Intégrer les modèles dans les applications à l'aide de points d'extrémité API
- Gérer différentes versions de modèles en vue d'améliorations itératives
Résumé
Modelbit simplifie le déploiement de modèles d'apprentissage automatique en s'intégrant aux environnements de développement existants, ce qui permet aux scientifiques des données de se concentrer sur la performance des modèles sans se soucier de l'infrastructure. Sa surveillance en temps réel et son évolutivité en font un outil puissant pour les entreprises qui cherchent à déployer et à gérer efficacement les modèles d'apprentissage automatique.
