사용자 친화적인 UI를 통해 배포 대상 모델, 배포를 위해 할당할 자원, 서빙 방식(실시간, API, 배치 서빙) 등을 선택하여 쉽고 빠르게 AI 서비스를 구축할 수 있습니다.
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UI를 통한 직관적인 배포

별도 배포 환경 구축을 위한 코딩 없이 REST API 엔드포인트를 생성하여 모델을 배포하거나, Data Source와 연결하여 실시간으로 모델을 배포하고 추론 결과값을 다양한 응용 프로그램과 연동하여 AI 서비스를 구축할 수 있습니다.

최적의 배포 전략 수립

모델의 성능을 유지하기 위해서 새롭게 배포하는 모델의 배포 전략(Canary, Shadow 등)을 수립할 수 있고 결과에 따라 최종 모델을 선택할 수 있습니다. 배포된 모델의 이력 관리 등 추가적인 배포 관련 기능을 통해 최적의 AI 서비스를 구축할 수 있습니다.

외부 모델 저장소에 모델 배포 지원

외부 실험 저장소(WandB, MLFlow) 에 있는 모델을 Runway에서 배포하여 관리할 수 있습니다.

자원 오토스케일링

API 배포 시 Autoscaling 기능을 통해 컴퓨팅 자원을 효율적으로 관리해 수작업을 제거하며 비용을 관리할 수 있습니다.
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