Deployo の概要
Deployo: モデルからAPIへ、数分で
Deployoとは?
Deployoは、機械学習のワークフローを効率化するために設計されたAIインフラストラクチャプラットフォームです。ユーザーはAIモデルを、ライブでスケーラブルなAPIとして数分で本番環境にデプロイできます。デプロイの複雑さを抽象化し、データサイエンティストや機械学習エンジニアがモデルの構築と改善に集中できるようにします。
Deployoの仕組み
Deployoは、直感的で、クラウドに依存せず、安全なプラットフォームでデプロイプロセスを簡素化します。ユーザーは、あらゆるフレームワークからあらゆるMLモデルを持ち込み、数回クリックするだけでデプロイできます。Deployoは、デプロイスクリプトの作成を自動化し、ネットワークポリシーを管理し、GPUパフォーマンスを最適化し、Swaggerエンドポイントのドキュメントを提供します。
主な機能と利点:
- 簡単なデプロイ: 数回クリックするだけでモデルをデプロイでき、複雑なデプロイスクリプトやDevOpsの専門知識は不要です。
- クラウドに依存しない: ベンダーロックインなしで、任意のクラウドプロバイダーまたはオンプレミス環境にデプロイします。
- 汎用性: あらゆるMLモデルをサポートし、Weights & BiasesやHugging Faceなどの一般的なツールと統合します。
- スケーラブル: 使用状況に基づいてコンピューティングリソースを自動的にスケールアップまたはスケールダウンし、リソースの割り当てとコストを最適化します。
- 安全: 自動ネットワークポリシー管理による安全な環境を提供します。
コア機能:
- モデルからAPIへ: モデルをライブでスケーラブルなAPIに自動的に変換します。
- GPU最適化されたパフォーマンス: GPUアクセラレーションモデルのパフォーマンスを最適化します。
- Swaggerエンドポイントドキュメント: APIドキュメントを自動的に生成します。
- 自動ネットワークポリシー管理: 安全なネットワーク構成を提供します。
- デプロイ戦略: さまざまなニーズに合わせて、さまざまなデプロイ戦略を提供します。
- 自動バージョン互換性: モデルの異なるバージョン間の互換性を保証します。
- クラウドに依存しないデプロイ: パブリッククラウドであろうと内部サーバーであろうと、どこにでもデプロイできます。
- オンプレミスVMフレンドリー: オンプレミス仮想マシンへのデプロイが簡単です。
- エンタープライズ対応環境: エンタープライズレベルのデプロイに適しています。
- マルチモデルチェーン: 複数のモデルをチェーンすることをサポートします。
- カスタムPythonパッケージのサポート: カスタムPythonパッケージの使用を許可します。
- 水平および垂直オートスケーリング: 需要に基づいてリソースを自動的にスケールします。
- サーバーレスデプロイオプション: サーバーレスデプロイオプションを提供します。
- ロードアウェア分散: ロードに基づいてトラフィックを分散します。
- リクエストバッチ処理のサポート: パフォーマンスを向上させるために、リクエストのバッチ処理をサポートします。
ユースケース:
- 迅速なプロトタイピング: テストと検証のためにモデルを迅速にデプロイします。
- 本番環境へのデプロイ: スケーラビリティと信頼性を備えた本番環境で使用するためにモデルをデプロイします。
- 内部ツール: 組織内で内部的に使用するためにモデルをデプロイします。
Deployoを始めるには?
Deployoは現在、近日公開予定です。詳細情報と早期アクセスについては、営業チームにお問い合わせください。
FAQ:
- Deployoで何ができますか? AIモデルをスケーラブルなAPIとして本番環境に迅速にデプロイできます。
- Deployoを使用するメリットは何ですか? デプロイプロセスを自動化することで、時間とリソースを節約できます。
- Deployoはチームとのコラボレーションをどのように支援しますか? Deployoは、コラボレーションとバージョン管理のためのツールを提供します。
- Deployoをデータで信頼できますか? はい、Deployoはデータのための安全な環境を提供します。
- Deployoを使用してAIモデルをどこにでもデプロイできますか? はい、Deployoはクラウドに依存せず、オンプレミスデプロイをサポートしています。
- Deployoは、より良いビジネス成果を達成するのにどのように役立ちますか? Deployoを使用すると、モデルをより迅速にデプロイできるため、モデルをより迅速に反復して改善できます。
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