Chart

Chart спрощує розгортання ML-моделей, перетворюючи їх на оптимізований код на C++ для блискавичного виведення у вашій власній хмарі
Перейти на сервіс Chart

Chart: Легке розгортання високопродуктивних моделей ML

Моделі машинного навчання (ML) мають потенціал для революції в індустрії, але їх впровадження у виробництво залишається складним завданням. Chart пропонує комплексне рішення для розгортання високопродуктивних моделей ML, надаючи інтерактивну платформу для проектування та розгортання системних архітектур за лічені хвилини.

Проблема: складність MLOps

Розгортання ML-моделей у виробничі API виводу є складним завданням, часто пов'язаним зі складними конфігураціями та управлінням. Крім того, популярні моделі можуть повільно обробляти запити, що призводить до погіршення якості роботи користувачів.

Багато команд хочуть інтегрувати функції штучного інтелекту, зберігаючи при цьому низьку затримку і дотримуючись суворих вимог до чутливості даних. Однак вирішення складнощів MLOps власними силами може бути непосильною задачею.

Рішення: Спрощене розгортання ML-моделі від Chart

Chart спрощує розгортання ML-моделей, упаковуючи моделі у високопродуктивні C++ сервери та розгортаючи їх безпосередньо у вашому хмарному акаунті (AWS або GCP). Приховуючи складнощі пакування моделей (Docker-файли, Flask-сервери, версії CUDA тощо), Chart дозволяє компаніям самостійно розміщувати високопродуктивні ML-моделі, зберігаючи при цьому дані у хмарного провайдера.

Процес роботи з Chart включає в себе

Результатом є виділений високопродуктивний API виводу у VPC користувача, інтерфейс для взаємодії з API та інформаційна панель Grafana для моніторингу.

Ключові особливості Chart

Chart пропонує спрощений підхід до розгортання ML-моделей:

Переваги Chart

Використовуючи Chart для розгортання ML-моделей, користувачі можуть

Застосування Chart

Chart ідеально підходить для галузей і додатків, які потребують високопродуктивного розгортання ML-моделей, таких як

Висновок: Розгортайте ML-моделі без зайвих зусиль за допомогою Chart

Chart революціонізує розгортання ML-моделей, абстрагуючись від складнощів MLOps, перетворюючи моделі на високопродуктивні C++ сервери та розгортаючи їх безпосередньо у вашому хмарному обліковому записі. Спробуйте безперешкодну інтеграцію, швидке розгортання та оптимізовану продуктивність Chart, що дозволить вам зосередитися на вдосконаленні ваших продуктів і послуг за допомогою передових функцій штучного інтелекту.

Цінова політика сервісу:
Немає інформації
Теги
Chart, розгортання ML-моделі, MLOps, висока продуктивність, CUDA, HIP, хмарний провайдер, AWS, GCP, оптимізація графічного процесора
Тут щось в футтері