BudgetML est parfait pour les praticiens qui souhaitent déployer rapidement leurs modèles sur un point final, sans perdre beaucoup de temps, d’argent et d’efforts à essayer de comprendre comment le faire de bout en bout.

Nous avons créé BudgetML car il est difficile de trouver un moyen simple de mettre un modèle en production rapidement et à moindre coût.

Les fonctions cloud sont limitées en mémoire et coûtent cher à grande échelle.

Les clusters Kubernetes sont excessifs pour un seul modèle.

Déployer à partir de zéro implique l’apprentissage de trop de concepts différents tels que la génération de certificats SSL, Docker, REST, Uvicorn/Gunicorn, les serveurs backend, etc., qui ne sont tout simplement pas à la portée d’un data scientist typique.