"Run inference at scale"
-
รองรับโมเดลหลากหลายประเภท รวมถึง TensorFlow, PyTorch และ Sklearn
-
ดีพลอยในวงกว้างบน AWS/GCP/Azure และปรับสเกลอัตโนมัติตาม request
-
ทำงานร่วมกับระบบ CI/CD
-
สตรีม performance metrics และ logs ไปยังเครื่องมือมอนิเตอร์
-
ให้บริการหลายโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพด้วย multi-model caching
-
รองรับ rolling update แบบไม่มี downtime
-
แบ่งทราฟฟิกเพื่อทำ A/B testing
ยังไม่มีความคิดเห็น