PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Multi Model Server (MMS) est un outil flexible et facile à utiliser pour servir des modèles d’apprentissage en profondeur formés à l’aide de n’importe quel framework ML/DL. Utilisez la CLI du serveur MMS ou les images Docker préconfigurées pour démarrer un service qui configure les points de terminaison HTTP pour gérer les …
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Merlin
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Merlin est une plateforme de déploiement et de service de modèles d’apprentissage automatique. Le projet est né de la conviction que le déploiement du modèle doit être : Facile et libre-service : l’humain ne doit pas devenir le goulot d’étranglement pour le déploiement du modèle en production. Évolutif : le modèle déployé …
PredictionIO
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Apache PredictionIO® est un serveur d’apprentissage automatique open source construit sur une pile open source de pointe permettant aux développeurs et aux scientifiques de données de créer des moteurs prédictifs pour toute tâche d’apprentissage automatique. Caractéristiques Créer et déployer rapidement un moteur en tant que service Web en production avec des modèles …
m2cgen
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN m2cgen (Model 2 Code Generator) – est une bibliothèque légère qui fournit un moyen simple de transpiler des modèles statistiques entraînés dans un code natif (Python, C, Java, Go, JavaScript, Visual Basic, C#, PowerShell, R, PHP, Dart, Haskell, Ruby, Fa#, Rust). Caractéristiques Linear SVM Tree Random Forest Boosting Site officiel Lien Tutoriel …
KFServing
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Le projet Kubeflow vise à rendre les déploiements de workflows d’apprentissage automatique (ML) sur Kubernetes simples, portables et évolutifs. Notre objectif n’est pas de recréer d’autres services, mais de fournir un moyen simple de déployer les meilleurs systèmes open source pour le ML sur diverses infrastructures. Partout où vous exécutez Kubernetes, vous …
Jina
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Jina🔊 est un framework de recherche neuronale qui permet à quiconque de créer des applications de recherche SOTA et d’apprentissage profond évolutives en quelques minutes. 🌌 Tous types de données – Indexation évolutive, interrogation, compréhension de toutes données : vidéo, image, texte long/court, musique, code source, PDF, etc. ⏱️ Gagnez du temps …
Opyrator
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Transformez instantanément vos fonctions Python en microservices prêts pour la production. Déployez et accédez à vos services via l’API HTTP ou l’interface utilisateur interactive. Exportez en toute transparence vos services vers des fichiers portables, partageables et exécutables ou des images Docker. Opyrator s’appuie sur des normes ouvertes – OpenAPI, JSON Schema et …
OpenScoring
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Service Web REST pour l’évaluation des modèles PMML. Openscoring est un service Java qui fournit une interface JSON REST à l’évaluateur Java Predictive Model Markup Language (PMML) JPMML. Caractéristiques Prise en charge complète des versions 3.0 à 4.4 des spécifications PMML. L’évaluation est gérée par la bibliothèque JPMML-Evaluator. API REST simple et …
Hydrosphere
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Hydrosphere est une plateforme de déploiement, de gestion de versions et de surveillance de vos modèles d’apprentissage automatique en production. Il est indépendant du langage et du framework, avec la prise en charge de tous les principaux langages et frameworks de programmation – Python, Java, Tensorflow, Pytorch, etc. Caractéristiques Registre des modèles …
GraphPipe
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN GraphPipe est un protocole et un ensemble de logiciels conçus pour simplifier le déploiement de modèles d’apprentissage automatique et le dissocier des implémentations de modèles spécifiques au framework. Les protocoles réseau de diffusion de modèles sont liés aux implémentations de modèles sous-jacents. Si vous disposez d’un modèle Tensorflow, par exemple, vous devez …