Déployez vos modèles
en production
Mettez en production vos modèles de vision par ordinateur sur une infrastructure serverless. Auto-scaling, zéro cold start et observabilité complète intégrée.
Serving de modèles serverless
Déployez des modèles sans gérer de serveurs. Picsellia gère l'orchestration des conteneurs, l'allocation GPU, le load balancing et l'auto-scaling automatiquement.
Inférence GPU et CPU
Choisissez le bon compute pour votre modèle — des GPUs T4 aux instances CPU économiques
Orchestration de conteneurs
Conteneurisation automatique avec des runtimes optimisés pour ONNX, TensorRT et PyTorch
Endpoints sécurisés
Authentification par clé API, limitation de débit et trafic chiffré par défaut
Déployez en quelques lignes de code
Utilisez le SDK Python pour déployer, mettre à jour et gérer les modèles de manière programmatique. Accès API complet pour l'intégration CI/CD.
# Connect and get deployment
from picsellia import Client
client = Client()
# Create deployment with model
deployment = client.create_deployment(
name="prod-v3"
)
deployment.set_model(model_version)# Run prediction from file path
result = deployment.predict(
"image.jpg"
)
# Run prediction from bytes
result = deployment.predict_bytes(
"image.jpg",
raw_image
)
# Send to monitoring
deployment.monitor("image.jpg")# Direct API call
curl -X POST "https://serving.picsellia.com/v1/predict" \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-F "image=@photo.jpg" \
-F "deployment_id=dep_abc123"Scalez selon la demande
Scalez automatiquement de zéro à des milliers de requêtes par seconde. Payez uniquement le compute utilisé, avec des politiques de scaling intelligentes.
Tout ce dont vous avez besoin pour servir des modèles
Du registre de modèles au endpoint de production, Picsellia gère l'intégralité du cycle de vie du déploiement avec une fiabilité enterprise.
Intégration du registre de modèles
Déployez n'importe quelle version de modèle depuis votre registre. Traçabilité complète de l'expérience au endpoint de production.
Optimisation du runtime
Optimisation automatique des modèles avec ONNX Runtime, TensorRT ou des conteneurs de serving personnalisés.
Monitoring intégré
Chaque prédiction est loggée. Suivez la latence, le débit et les anomalies dès le premier jour.
Prêt à déployer vos modèles ?
Passez du modèle entraîné au endpoint de production en quelques minutes. Serverless, scalable et entièrement managé.