"Run inference at scale"
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TensorFlow, PyTorch, Sklearn सहित कई मॉडलों का समर्थन
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AWS/GCP/Azure आदि पर बड़े पैमाने पर डिप्लॉयमेंट और request-आधारित ऑटो स्केलिंग
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CI/CD सिस्टम के साथ एकीकरण
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परफ़ॉर्मेंस metrics और logs को मॉनिटरिंग टूल्स में स्ट्रीम करना
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मल्टी-मॉडल caching के साथ कई मॉडलों को कुशलतापूर्वक serve करना
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बिना downtime के rolling updates का समर्थन
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A/B testing के लिए ट्रैफ़िक विभाजन
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