Accélérer le déploiement de modèles de machine learning

Opérer un logiciel basé sur du machine learning peut impliquer de gérer un parc de modèles conséquent. Expérimentations, modèles spécifiques ou pipelines de traitement à plusieurs étapes, peuvent rendre les phases de déploiement complexes. Comment aider les data scientists à réduire cette complexité et diminuer le temps passé à ces activités de déploiement ?
Voyons comment gérer les artefacts, configurations & leurs versions avec TorchServe!