Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen
SaaS Browser verfolgt 71 Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen Softwareunternehmen, wobei 9 in den letzten 30 Tagen hinzugefügt wurde. Zu den wichtigsten Ländern für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS gehört United States (10), Belgium (1), Cyprus (1).
Wichtige Datenpunkte für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen
71
Total Software1
9
Neu (Letzte 30 Tage)2
4
Durchschnittsalter (Jahre)4
+45
Neu (Letzte 365 Tage)5
12
Umgewälzt (im vergangenen Jahr)6
21.1%
Jährliche Abwanderungsrate7
28.2%
Kostenlose Testversion8
Unternehmensgrößenverteilung9
1
Groß (201-1.000)
6.7% insgesamt
14
Klein (2-50)
93.3% insgesamt
Die etabliertesten Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen-Unternehmen
| Unternehmen | Mitarbeiter | Domain-Rang | Gegründet | Hinzugefügt |
|---|---|---|---|---|
| Gradio | — | 49 | — | 2026-01-08 |
| Metaflow | — | 39 | — | 2025-02-27 |
| ApX Machine Learning | — | 38 | 2024 | 2025-02-09 |
| InterpretML | — | 38 | — | 2025-06-08 |
| Datatron | 50 | 36 | 2016 | 2025-02-08 |
| NannyML | 10 | 33 | — | 2025-02-08 |
| Nextmv | 50 | 30 | 2019 | 2025-02-08 |
| Inferless | 10 | 30 | 2023 | 2025-02-10 |
| Reploy | — | 27 | — | 2025-04-21 |
| Deployment from Scratch | — | 27 | — | 2025-02-26 |
Top 10 Länder für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS
Die folgenden Länder repräsentieren die Länder, in denen die meisten Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen ihren Hauptsitz haben, basierend auf unseren Daten für 71 Softwareprodukte.
| Land | Zählen | % des Gesamtbetrags |
|---|---|---|
| United States | 10 | 14.1% |
| Belgium | 1 | 1.4% |
| Cyprus | 1 | 1.4% |
| United Kingdom | 1 | 1.4% |
| Australia | 1 | 1.4% |
| India | 1 | 1.4% |
| Italy | 1 | 1.4% |
| Mali | 1 | 1.4% |
| Israel | 1 | 1.4% |
SEO & Domain Authority für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen
Durchschnittlicher Domain-Rang10
10
im Vergleich zum Gesamtdurchschnitt von 8
Durchschnittliche verweisende Domains11
3
im Vergleich zum Gesamtdurchschnitt von 2
Preisdaten für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen
Durchschnittlicher Startpreis (USD)12
$0/mo
Durchschnittlicher Höchstpreis (USD)13
$100/mo
Marktsättigung für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen
Dieser Wert wird aus einer Kombination aus Gesamtproduktanzahl, Domain-Autorität, verweisenden Domains, Unternehmensalter, Traffic-Wachstum, Preisgestaltung und Unternehmenspräsenz berechnet.
Sättigungswert14
34 / 100 (Niedrig)
Zuletzt hinzugefügt: Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS
Unrelabel
2026-07-17 hinzugefügt
ACSI
2026-07-15 hinzugefügt
Kirelta
2026-07-15 hinzugefügt
ohmyhf
2026-07-13 hinzugefügt
Jozu
2026-07-09 hinzugefügt
TinyRustLM
2026-07-05 hinzugefügt
Timefence
2026-07-05 hinzugefügt
Explainability Assistant
2026-07-03 hinzugefügt
Modeller
2026-07-01 hinzugefügt
Fenn
2026-06-23 hinzugefügt
Durchschnittsalter von Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen
Das durchschnittliche Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen wurde vor 4.0 Jahren gegründet (durchschnittliches Gründungsjahr: 2022).
B2B-/B2C-Aufschlüsselung für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen16
11
Sowohl B2B als auch B2C
15.7%
59
Business (B2B)
84.3%
Basierend auf 70 Unternehmen mit Daten zum Verbrauchertyp (98.6% der Gesamtzahl).
SaaS-Entdeckungstrend für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen
Monatliche SaaS-Entdeckungsanzahl für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen im Vergleich zu seinem Anteil an allen entdeckten SaaS. Ein steigender Prozentsatz zeigt an, dass dieses Segment schneller wächst als der Gesamtmarkt.
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Fenn
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Fenn is an open-source framework designed to streamline deep learning workflows by automating configuration management, structured logging, experiment tracking, and monitoring, all while allowing full access to underlying PyTorch code. Its main features include YAML-based experiment configuration, automated logging and hyperparameter tracking, seamless integration with dashboards and notification systems for real-time updates, and pre-built training templates to enhance reproducibility and efficiency for machine learning practitioners. This tool addresses common challenges faced by data scientists and ML engineers such as experiment reproducibility, cumbersome configuration management, inconsistent logging, and difficulty monitoring long-running training processes, making it ideal for researchers, developers, and teams working on complex deep learning projects.
Machine Learning Model Deployment
Die Kategorie dieses Eintrags.
Data Science Notebooks & Platforms
Die Kategorie dieses Eintrags.
Daten & Wissen
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This advanced AI-powered platform transforms raw data and multimedia streams into actionable insights by utilizing computer vision, natural language processing, predictive analytics, and custom AI agents to automate, optimize, and enhance various business operations. Its main features include intelligent video analytics, real-time alerts, automated detection systems, customizable AI solutions tailored to specific industry needs, and autonomous agents that learn and act independently, solving problems related to security, operational efficiency, customer engagement, compliance, and predictive maintenance for diverse sectors such as healthcare, banking, pharmaceuticals, FMCG, education, and manufacturing. Designed for enterprises, industry professionals, and organizations seeking innovative solutions, it helps improve safety, reduce costs, automate workflows, forecast future trends, and deliver personalized experiences, thereby addressing industry-specific challenges with.
Preisgestaltung:
₹400-₹4000/mo
Die monatliche Preisspanne für dieses SaaS-Produkt. Die Preise sind, soweit möglich, auf monatliche Beträge umgerechnet.
Machine Learning Model Deployment
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EasyDeploy AI
Kostenlose Testversion
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EasyDeploy AI Light Mode enables businesses of all sizes to quickly develop and deploy machine learning models without extensive technical expertise or costly infrastructure, streamlining data-driven decision-making processes. Its core features include automated model building, real-time predictions, customizable data analysis, and seamless integration for applications such as customer churn forecasting, demand planning, lead scoring, inventory optimization, and marketing performance enhancement, solving problems related to resource allocation, forecasting accuracy, customer retention, and operational efficiency. This platform is designed for business professionals, small to medium enterprises, marketers, data analysts, and operational managers seeking accessible, scalable AI solutions to improve strategic planning, optimize workflows, and gain competitive advantage without the need for in-house data science teams.
Preisgestaltung:
$499-$4999/mo
Die monatliche Preisspanne für dieses SaaS-Produkt. Die Preise sind, soweit möglich, auf monatliche Beträge umgerechnet.
Machine Learning Model Deployment
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VectorScaleDB
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This system is a specialized database that unifies time-series data, vector embeddings, and multidimensional spatial information within a single, efficient index, enabling advanced temporal and behavioral analysis. Its key features include ultra-low query latency under one millisecond, native support for similarity searches across behavioral trajectories, anomaly detection, and pattern recognition over time, while overcoming the limitations of traditional time-series and vector databases. It addresses complex challenges faced by organizations managing diverse temporal, spatial, and semantic data sources, simplifying data architecture by replacing multiple disparate systems and empowering users such as data scientists, engineers, and analytics teams to perform sophisticated temporal-semantic queries, behavioral pattern matching, and anomaly detection seamlessly.
Preisgestaltung:
Ab $0/Monat
Die monatliche Preisspanne für dieses SaaS-Produkt. Die Preise sind, soweit möglich, auf monatliche Beträge umgerechnet.
API & Backend-as-a-Service Platforms
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Machine Learning Model Deployment
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Voxotec
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This platform offers comprehensive AI-driven solutions designed to automate workflows, enhance customer engagement, and optimize business operations through voice and chat experiences, analytics, and integrations. Its main features include intelligent voice assistants, chatbots, seamless CRM and data warehouse integrations, real-time analytics dashboards, and rapid deployment of web systems, solving problems like manual task overload, slow response times, and disjointed communication channels. It is ideal for businesses seeking to increase efficiency, improve customer interactions, and scale operations quickly by leveraging advanced automation, natural language processing, and data insights.
Preisgestaltung:
A$2800-A$8200/mo
Die monatliche Preisspanne für dieses SaaS-Produkt. Die Preise sind, soweit möglich, auf monatliche Beträge umgerechnet.
Sales Automation Software
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Business Intelligence & Analytics
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"Deployment from Scratch" is a comprehensive guide that teaches how to set up and deploy web applications using Linux virtual servers and Docker containers. With over 1,000 copies sold and a 40x five-star rating, this book simplifies the process of taking applications to production, making it accessible for both beginners and experienced developers.
Preisgestaltung:
$35-$50/mo
Die monatliche Preisspanne für dieses SaaS-Produkt. Die Preise sind, soweit möglich, auf monatliche Beträge umgerechnet.
Machine Learning Model Deployment
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This open-source toolkit enables teams to wrangle unstructured data in Python at scale, harness AI-assisted preprocessing, and track experiments while sharing insights from machine learning projects. It automatically detects ML frameworks, Python requirements, and data schemas; stores model metadata in a human-readable YAML format; supports a registry-like workflow and versioned artifacts; deploys models anywhere with a single command, and switches deployment targets effortlessly, making it ideal for data scientists, ML engineers, researchers, and platform teams seeking reproducibility, deployment flexibility, and streamlined collaboration.
Machine Learning Model Deployment
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The platform facilitates the efficient deployment, monitoring, and governance of machine learning models, significantly reducing the time and cost associated with bringing models into production. Key features include real-time monitoring for bias and performance anomalies, a centralized model catalog for streamlined management, and seamless integration with existing IT infrastructures, making it ideal for businesses, data scientists, and engineering teams looking to enhance their AI capabilities while ensuring compliance and operational efficiency.
Machine Learning Model Deployment
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This tool provides a rapid, user-friendly platform for designing and deploying interactive web interfaces that showcase machine learning models, making complex AI accessible to a broad audience. Its main features include quick setup with minimal coding, seamless integration with Python libraries, automatic generation of shareable links or web embeds, and options for permanent hosting on cloud services, which collectively facilitate prototype development, model demonstration, and remote collaboration. It addresses challenges faced by data scientists, developers, and researchers in efficiently visualizing, sharing, and deploying AI models without extensive web development expertise, enabling faster iteration, broader accessibility, and real-time testing across various domains such as computer vision, natural language processing, and healthcare.
Machine Learning Model Deployment
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Reploy offers advanced AI models and tools designed for Web3 products, enabling developers to create high-performance applications with low latency. With a focus on decentralization, Reploy allows token holders to earn rewards and participate in governance while accessing a wide range of AI capabilities.
Machine Learning Model Deployment
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* Einige oder alle Teile dieser Seite können mithilfe von KI generiert sein. Überprüfen Sie daher alle wichtigen Informationen bitte unabhängig.
Häufig gestellte Fragen
Wie viele Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen gibt es?
Der SaaS-Browser verfolgt 71 Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen Softwareprodukte ab July 2026. 9 neue Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen wurden in den letzten 30 Tagen hinzugefügt.
Wie viele neue Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen kommen monatlich hinzu?
9 neue Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen wurden in den letzten 30 Tagen zum SaaS Browser hinzugefügt. Unsere proprietäre Crawling-Infrastruktur entdeckt kontinuierlich neue Softwareprodukte.
Was sind die etabliertesten Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen?
Zu den etabliertesten Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen nach Domain Authority gehören Gradio, Metaflow, ApX Machine Learning, InterpretML, Datatron. Diese Unternehmen weisen die höchsten Domain-Rank-Werte in der Kategorie Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf.
Welche typische Unternehmensgröße hat ein Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen?
Unter den Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen mit Mitarbeiterdaten ist die Größenverteilung wie folgt: - 1 (6.7%), - 14 (93.3%).
Wie hoch ist die durchschnittliche Domain Authority für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen?
Der durchschnittliche Domain-Rang für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen beträgt 10, verglichen mit einem allgemeinen SaaS-Durchschnitt von 8. Diese Unternehmen haben im Durchschnitt 3 verweisende Domains.
In welchen Ländern gibt es die meisten Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen?
Die führenden Länder für Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS sind: United States (10), Belgium (1), Cyprus (1), United Kingdom (1), Australia (1). Dies sind die weltweit größten Konzentrationen von Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen Softwareunternehmen.
Wie hoch ist das Durchschnittsalter der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen?
Das durchschnittliche Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen wurde vor 4.0 Jahren gegründet, mit einem durchschnittlichen Gründungsjahr von 2022.
Sind Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen überwiegend B2B oder B2C?
Auf Basis der verfügbaren Daten lassen sich die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen wie folgt aufschlüsseln: Sowohl B2B als auch B2C (15.7%), Business (B2B) (84.3%).
Was sind die neuesten Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen?
Zu den jüngst entdeckten Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen SaaS-Unternehmen gehört auch Unrelabel, ACSI, Kirelta, ohmyhf, Jozu. SaaS Browser entdeckt und indexiert kontinuierlich neue Softwareprodukte mithilfe einer proprietären Crawling-Infrastruktur.
Über den SaaS-Browser
SaaS Browser ist die größte und aktuellste SaaS-Datenbank im Internet – das ultimative Tool für die Kundengewinnung und Recherche von SaaS-Unternehmen.
Wir entdecken neue Tools Wochen nach ihrer Markteinführung, bevor sie in Apollo, ZoomInfo oder anderen Datenbanken erscheinen. Unsere speziell entwickelte Plattform erfasst ausschließlich echte Softwareprodukte mit verifizierten Daten – im Gegensatz zu generischen Akquise-Tools, die mit Agenturen, Beratungsunternehmen und veralteten Einträgen verunreinigt sind.
Von Fortune-500-Unternehmen bis hin zu Start-ups, die erst diese Woche an den Start gehen – wenn es sich um SaaS handelt, behalten wir es im Blick.
Wie diese Zahlen berechnet werden
- Total Software. Die Anzahl der veröffentlichten SaaS-Unternehmen, die derzeit für diese Auswahl gelistet sind. Nur Unternehmen, die unsere automatisierten Qualitätsprüfungen bestehen, werden gezählt.
- Neu (Letzte 30 Tage). Die Nettoanzahl der für diese Auswahl in den letzten 30 Tagen neu veröffentlichten SaaS-Unternehmen.
- Durchschnittsalter (Jahre). Das mediane Alter der Unternehmen in dieser Auswahl in Jahren, basierend auf dem Gründungsjahr. Der Median ist der mittlere Wert, sodass die Hälfte älter und die Hälfte jünger ist.
- Neu (Letzte 365 Tage). Die Anzahl der für diese Auswahl in den letzten 365 Tagen veröffentlichten SaaS-Unternehmen.
- Umgewälzt (im vergangenen Jahr). Unternehmen, die innerhalb des letzten Jahres veröffentlicht wurden und nicht mehr gelistet sind – sie gingen offline, wurden entfernt oder bestehen unsere Qualitätsprüfungen nicht mehr.
- Jährliche Abwanderungsrate. Die jährliche Abwanderungsrate – abgewanderte Unternehmen als Prozentsatz aller im letzten Jahr veröffentlichten Unternehmen (noch gelistete plus abgewanderte).
- Kostenlose Testversion. Der Prozentsatz der gelisteten Unternehmen in dieser Auswahl, die eine kostenlose Testversion anbieten.
- Unternehmensgrößenverteilung. Verteilung der Unternehmen nach Mitarbeiterzahl: Solo (1), klein (2–50), mittel (51–200), groß (201–1,000), Großunternehmen (1,000+). Die Prozentsätze beziehen sich auf Unternehmen mit Mitarbeiterdaten.
- Durchschnittlicher Domain-Rang. Der mediane Domain-Rang (0–100) über die gelisteten Unternehmen, ein Maß für die Suchmaschinen-Autorität. Höher ist stärker. Zum Vergleich wird der Gesamtmedian über alle SaaS angezeigt.
- Durchschnittliche verweisende Domains. Die mediane Anzahl eindeutiger verweisender Domains (unterschiedliche externe Websites, die auf ein Unternehmen verlinken) über die gelisteten Unternehmen.
- Durchschnittlicher Startpreis (USD). Der mediane Einstiegs-Monatspreis (USD) über die Unternehmen in dieser Auswahl mit Preisdaten.
- Durchschnittlicher Höchstpreis (USD). Der mediane Premium-Monatspreis (USD) über die Unternehmen in dieser Auswahl mit Preisdaten.
- Sättigungswert. Ein Marktsättigungswert von 0–100, der Gesamtproduktanzahl, Domain-Autorität, verweisende Domains, Unternehmensalter, Traffic-Wachstum, Preisgestaltung und Unternehmenspräsenz kombiniert. Höher bedeutet wettbewerbsintensiver.
- B2B-/B2C-Aufschlüsselung. Aufschlüsselung der Unternehmen nach Zielmarkt – Geschäftskunden (B2B), Verbraucher (B2C) oder beides – unter denjenigen mit Verbrauchertyp-Daten.
