Packagez vos artefacts de modèle entraînés dans des environnements d’exécution de serveur optimisés (Tensorflow, PyTorch, Sklearn, XGBoost, etc.)

Packagez une logique métier personnalisée sur les serveurs de production.

Créez un pipeline d’inférence de modèles et d’étapes d’orchestration.

Incluez tous les composants Python personnalisés selon vos besoins.
Test local – Déploiement en production
Prise en charge d’un large éventail d’environnements d’exécution de production

Créez des services avec état.