Fonctionne sur Docker,

les clients Kubernetes en Python et Scala

De superbes tableaux de bord pour les performances du modèle et le reporting

des opérations de type Git sur n’importe quel modèle

Journalisation flexible des métadonnées comprenant des métriques, des artefacts, des balises et des informations utilisateur

Systèmes de stockage enfichables

Intégration dans des frameworks de pointe comme Tensorflow et PyTorch

testés au combat dans des environnements de production