Tenho pesquisado Software de ML que facilita a implantação de modelos, já que é frequentemente onde os projetos começam a desacelerar. Algumas plataformas se destacam por ajudar as equipes a mover modelos para produção com menos sobrecarga de engenharia.
Com base no que vi, estas são algumas das opções mais fortes:
Google Vertex AI – Uma das opções mais suaves para passar do treinamento à produção com configuração mínima.
AWS SageMaker – Poderoso e flexível para implantação, embora possa parecer mais complexo do que algumas alternativas.
Azure Machine Learning – Amigável ao usuário, especialmente para equipes baseadas em Microsoft, com sólido suporte de low-code e DevOps.
DataRobot – Ótimo para implantação rápida com forte foco em automação e facilidade de uso.
H2O.ai – Oferece opções de implantação simples com flexibilidade suficiente para diferentes ambientes.
Databricks – Útil para equipes que já trabalham em pipelines de dados e fluxos de trabalho orientados por MLflow.
Domino Data Lab – Forte escolha para organizações que desejam processos de implantação governados e repetíveis.
Curioso para saber como os outros veem isso — qual plataforma fez a implantação parecer fácil para você, e qual acabou sendo mais trabalhosa do que o esperado?
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