"Run inference at scale"
-
Compatibilidad con varios modelos, incluidos TensorFlow, PyTorch y Sklearn
-
Despliegue a gran escala en AWS/GCP/Azure y autoescalado basado en requests
-
Integración con sistemas de CI/CD
-
Streaming de métricas de rendimiento y logs hacia herramientas de monitoreo
-
Serving eficiente de múltiples modelos con caché multimodelo
-
Soporte para actualizaciones rolling sin downtime
-
División de tráfico para pruebas A/B
Aún no hay comentarios.