部署即服务 (Deployment-as-a-Service)

DaaS

详细介绍

设计哲学

基于函数即服务 (Function-as-a-Service) 构建以提供最大的灵活性和可扩展性.

利用函数很自然部署AI Pipelines (数据预处理 + 模型预测 + 预测值后处理).

开放标准和开源

一键式自动部署主流标准格式和开源 (Open-Source) 模型.

支持PMML, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Spark-ML; ONNX, TensorFlow, Keras, Pytorch, MXNet, 甚至用户自定义模型.

部署生命周期

提供一站式数据分析资产管理, 模型版本控制, 和历史记录.

提供可视化面板, 监控部署性能和运行状况, Web服务指标.

Web服务APIs

为实时预测, 批量预测, 模型评估提供在开发和产品两种模式下的 REST APIs

支持读取多种数据源: CSV, HDFS以及各种关系数据库.

关于我们

凭借在数据科学方面的丰富经验，AutoDeployAI利用开放标准和开源技术，基于 Kubernetes 弹性部署您的AI和ML解决方案到生产环境中，提供高可靠性和可扩展的模型部署服务。Let’s make AI work for you!

PMML/ONNX预测库

开源社区

AI-Serving

开源PMML和ONNX推理引擎，同时提供REST API和gRPC两种接口.

PyPMML

基于Python的PMML预测库，它实际上是PMML4S的Python API.

PMML4S

基于Scala的PMML预测库.

PMML4S-Spark

运行在Spark中的PMML预测库.

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