Deployo: 모델에서 API까지 몇 분 만에

Deployo란 무엇인가요?

Deployo는 머신러닝 워크플로를 간소화하도록 설계된 AI 인프라 플랫폼으로, 사용자가 AI 모델을 실시간으로 확장 가능한 API로 몇 분 안에 프로덕션에 배포할 수 있도록 지원합니다. 배포의 복잡성을 추상화하여 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어가 모델 구축 및 개선에 집중할 수 있도록 합니다.

Deployo는 어떻게 작동하나요?

Deployo는 직관적이고 클라우드에 구애받지 않으며 안전한 플랫폼으로 배포 프로세스를 간소화합니다. 사용자는 모든 프레임워크에서 ML 모델을 가져와 몇 번의 클릭만으로 배포할 수 있습니다. Deployo는 배포 스크립트 생성을 자동화하고, 네트워크 정책을 관리하고, GPU 성능을 최적화하고, Swagger 엔드포인트 문서를 제공합니다.

주요 기능 및 이점:

간편한 배포: 복잡한 배포 스크립트나 DevOps 전문 지식 없이 몇 번의 클릭만으로 모델을 배포합니다.
클라우드에 구애받지 않음: 공급업체 종속 없이 모든 클라우드 공급자 또는 온프레미스 환경에 배포합니다.
다재다능함: 모든 ML 모델을 지원하고 Weights & Biases 및 Hugging Face와 같은 인기 있는 도구와 통합됩니다.
확장 가능함: 사용량에 따라 컴퓨팅 리소스를 자동으로 확장 또는 축소하여 리소스 할당 및 비용을 최적화합니다.
안전함: 자동 네트워크 정책 관리를 통해 안전한 환경을 제공합니다.

핵심 기능:

모델에서 API로: 모델을 실시간으로 확장 가능한 API로 자동 변환합니다.
GPU 최적화된 성능: GPU 가속 모델의 성능을 최적화합니다.
Swagger 엔드포인트 문서: API 문서를 자동으로 생성합니다.
자동 네트워크 정책 관리: 안전한 네트워크 구성을 제공합니다.
배포 전략: 다양한 요구 사항에 맞는 다양한 배포 전략을 제공합니다.
자동 버전 호환성: 모델의 여러 버전 간의 호환성을 보장합니다.
클라우드에 구애받지 않는 배포: 퍼블릭 클라우드든 내부 서버든 어디든 배포합니다.
온프레미스 VM 친화적: 온프레미스 가상 머신에 쉽게 배포합니다.
엔터프라이즈 지원 환경: 엔터프라이즈 수준의 배포에 적합합니다.
다중 모델 체이닝: 여러 모델을 함께 연결하는 것을 지원합니다.
사용자 지정 Python 패키지 지원: 사용자 지정 Python 패키지를 사용할 수 있습니다.
수평 및 수직 자동 스케일링: 수요에 따라 리소스를 자동으로 확장합니다.
서버리스 배포 옵션: 서버리스 배포 옵션을 제공합니다.
로드 인식 분산: 로드에 따라 트래픽을 분산합니다.
요청 일괄 처리 지원: 성능 향상을 위해 요청 일괄 처리를 지원합니다.

사용 사례:

신속한 프로토타이핑: 테스트 및 유효성 검사를 위해 모델을 빠르게 배포합니다.
프로덕션 배포: 확장성과 안정성을 갖춘 프로덕션 용도로 모델을 배포합니다.
내부 도구: 조직 내에서 내부적으로 사용하기 위해 모델을 배포합니다.

Deployo를 시작하는 방법은 무엇인가요?

Deployo는 현재 곧 출시될 예정입니다. 자세한 정보와 조기 액세스 권한을 얻으려면 영업팀에 문의하세요.

FAQ:

Deployo로 무엇을 할 수 있나요? AI 모델을 확장 가능한 API로 프로덕션에 빠르게 배포할 수 있습니다.
Deployo를 사용하면 어떤 이점이 있나요? 배포 프로세스를 자동화하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
Deployo는 팀과의 협업을 어떻게 도와주나요? Deployo는 협업 및 버전 관리를 위한 도구를 제공합니다.
Deployo를 사용하여 데이터를 신뢰할 수 있나요? 예, Deployo는 데이터에 대한 안전한 환경을 제공합니다.
Deployo를 사용하여 AI 모델을 어디든 배포할 수 있나요? 예, Deployo는 클라우드에 구애받지 않으며 온프레미스 배포를 지원합니다.
Deployo는 더 나은 비즈니스 성과를 달성하는 데 어떻게 도움이 되나요? Deployo를 사용하면 모델을 더 빠르게 배포할 수 있으므로 모델을 더 빠르게 반복하고 개선할 수 있습니다.