Déploiement de modèles d'apprentissage automatique
SaaS Browser suit les sociétés de logiciels 71 Déploiement de modèles d'apprentissage automatique, dont 9 ont été ajoutées au cours des 30 derniers jours. Les principaux pays pour Déploiement de modèles d'apprentissage automatique SaaS incluent United States (10), Belgium (1), Cyprus (1).
Points clés des données pour Déploiement de modèles d'apprentissage automatique
71
Logiciel complet1
9
Nouveaux (30 derniers jours)2
4
Âge moyen (années)4
+45
Nouveaux (365 derniers jours)5
12
Remué (Année passée)6
21.1%
Taux de désabonnement annuel7
28.2%
Essai gratuit8
Répartition des entreprises par taille9
1
Grand (201-1 000)
6.7% de total
14
Petit (2-50)
93.3% de total
La plupart des entreprises Déploiement de modèles d'apprentissage automatique établies
| Entreprise | Employés | Rang du domaine | Fondé | Ajouté |
|---|---|---|---|---|
| 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 des pays pour Déploiement de modèles d'apprentissage automatique SaaS
Les pays suivants représentent les pays où se trouvent la plupart des sièges sociaux des entreprises Déploiement de modèles d'apprentissage automatique SaaS, selon nos données pour les produits logiciels 71.
| Pays | Compter | % du total |
|---|---|---|
| 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% |
Référencement et autorité de domaine pour Déploiement de modèles d'apprentissage automatique
Rang moyen du domaine10
10
par rapport à la moyenne générale de 8
Domaines référents moyens11
3
par rapport à la moyenne générale de 2
Données de tarification pour Déploiement de modèles d'apprentissage automatique
Prix de départ moyen (USD)12
$0/mo
Prix moyen le plus élevé (USD)13
$100/mo
Saturation du marché pour Déploiement de modèles d'apprentissage automatique
Ce score est calculé à partir d'une combinaison du nombre total de produits, de l'autorité du domaine, des domaines référents, de l'ancienneté de l'entreprise, de la croissance du trafic, des prix et de la présence de l'entreprise.
Score de saturation14
34 / 100 (Faible)
Ajouts les plus récents : Déploiement de modèles d'apprentissage automatique SaaS
Unrelabel
Ajout de 2026-07-17
ACSI
Ajout de 2026-07-15
Kirelta
Ajout de 2026-07-15
ohmyhf
Ajout de 2026-07-13
Jozu
Ajout de 2026-07-09
TinyRustLM
Ajout de 2026-07-05
Timefence
Ajout de 2026-07-05
Explainability Assistant
Ajout de 2026-07-03
Modeller
Ajout de 2026-07-01
Fenn
Ajout de 2026-06-23
Âge moyen des entreprises SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique
L'entreprise SaaS moyenne Déploiement de modèles d'apprentissage automatique a été fondée il y a 4.0 ans (année de fondation moyenne : 2022).
Répartition B2B/B2C pour Déploiement de modèles d'apprentissage automatique16
11
B2B et B2C
15.7%
59
Entreprise (B2B)
84.3%
Basé sur 70 entreprises disposant de données de type consommateur (98.6% du total).
Tendance de découverte SaaS pour Déploiement de modèles d'apprentissage automatique
Nombre mensuel de découvertes SaaS pour Déploiement de modèles d'apprentissage automatique comparé à sa part de tous les SaaS découverts. Un pourcentage croissant indique que ce segment croît plus vite que le marché global.
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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
La catégorie de cette annonce.
Data Science Notebooks & Platforms
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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.
Tarification :
₹400-₹4000/mo
Fourchette de prix mensuels pour ce produit SaaS. Les prix sont normalisés en montants mensuels lorsque cela est possible.
Machine Learning Model Deployment
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EasyDeploy AI
Essai gratuit
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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.
Tarification :
$499-$4999/mo
Fourchette de prix mensuels pour ce produit SaaS. Les prix sont normalisés en montants mensuels lorsque cela est possible.
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.
Tarification :
À partir de $0/mois
Fourchette de prix mensuels pour ce produit SaaS. Les prix sont normalisés en montants mensuels lorsque cela est possible.
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.
Tarification :
A$2800-A$8200/mo
Fourchette de prix mensuels pour ce produit SaaS. Les prix sont normalisés en montants mensuels lorsque cela est possible.
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.
Tarification :
$35-$50/mo
Fourchette de prix mensuels pour ce produit SaaS. Les prix sont normalisés en montants mensuels lorsque cela est possible.
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
La catégorie de cette annonce.
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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* Certaines ou toutes les parties de cette page peuvent être générées par l'IA, veuillez donc vérifier toute information critique de manière indépendante.
Foire aux questions
Combien y a-t-il d'entreprises SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique ?
SaaS Browser suit 71 Déploiement de modèles d'apprentissage automatique produits logiciels à partir de July 2026. 9 nouvelles Déploiement de modèles d'apprentissage automatique sociétés SaaS ont été ajoutées au cours des 30 derniers jours.
Combien de nouvelles entreprises SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique sont ajoutées chaque mois ?
9 nouvelles Déploiement de modèles d'apprentissage automatique entreprises SaaS ont été ajoutées à SaaS Browser au cours des 30 derniers jours. Notre infrastructure d'exploration propriétaire découvre en permanence de nouveaux produits logiciels.
Quelles sont les entreprises SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique les plus établies ?
Les entreprises SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique les plus établies en termes d'autorité de domaine incluent Gradio, Metaflow, ApX Machine Learning, InterpretML, Datatron. Ces entreprises représentent les scores de classement de domaine les plus élevés dans la catégorie Déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
Quelle est la taille typique d'une entreprise SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique ?
Parmi les Déploiement de modèles d'apprentissage automatique entreprises SaaS disposant de données sur les employés, la répartition de la taille est la suivante : - 1 (6.7%), - 14 (93.3%).
Quelle est l'autorité de domaine moyenne pour les entreprises SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique ?
Le classement moyen des domaines pour les entreprises SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique est 10, contre une moyenne générale de 8 pour les SaaS. Ces entreprises ont en moyenne 3 domaines référents.
Quels sont les pays qui comptent le plus d'entreprises SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique ?
Les principaux pays pour le SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique sont : United States (10), Belgium (1), Cyprus (1), United Kingdom (1), Australia (1). Ils représentent les plus fortes concentrations d’entreprises de logiciels Déploiement de modèles d'apprentissage automatique au niveau mondial.
Quel est l'âge moyen des entreprises SaaS de Déploiement de modèles d'apprentissage automatique ans ?
L'entreprise SaaS moyenne de Déploiement de modèles d'apprentissage automatique a été fondée il y a 4.0 ans, avec une année de fondation moyenne de 2022.
Les entreprises SaaS de type Déploiement de modèles d'apprentissage automatique sont-elles principalement B2B ou B2C ?
D’après les données disponibles, les entreprises SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique se répartissent comme suit : B2B et B2C (15.7%), Entreprise (B2B) (84.3%).
Quelles sont les plus récentes entreprises SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique ?
Parmi les sociétés SaaS Déploiement de modèles d'apprentissage automatique découvertes les plus récemment, on trouve Unrelabel, ACSI, Kirelta, ohmyhf, Jozu. SaaS Browser découvre et indexe en permanence de nouveaux produits logiciels grâce à une infrastructure d'exploration propriétaire.
À propos du navigateur SaaS
SaaS Browser est la base de données SaaS la plus vaste et la plus à jour sur Internet - l'outil de prospection et de recherche ultime pour les entreprises SaaS.
Nous découvrons les nouveaux outils plusieurs semaines après leur lancement, avant même leur apparition dans Apollo, ZoomInfo ou d'autres bases de données. Notre plateforme dédiée suit exclusivement les logiciels réels avec des données vérifiées, contrairement aux outils de prospection génériques pollués par les agences, les cabinets de conseil et les listes obsolètes.
Des entreprises du Fortune 500 aux startups autofinancées qui se lancent cette semaine, si c'est du SaaS, nous le suivons.
Comment ces chiffres sont calculés
- Logiciel complet. Le nombre d'entreprises SaaS publiées actuellement répertoriées pour cette sélection. Seules les entreprises qui passent nos contrôles de qualité automatisés sont comptabilisées.
- Nouveaux (30 derniers jours). Le nombre net d'entreprises SaaS nouvellement publiées pour cette sélection au cours des 30 derniers jours.
- Âge moyen (années). L'âge médian, en années, des entreprises de cette sélection, basé sur l'année de fondation. La médiane est la valeur centrale : la moitié est plus ancienne et l'autre moitié plus récente.
- Nouveaux (365 derniers jours). Le nombre d'entreprises SaaS publiées pour cette sélection au cours des 365 derniers jours.
- Remué (Année passée). Entreprises publiées au cours de l'année écoulée qui ne sont plus répertoriées — elles sont passées hors ligne, ont été supprimées ou ont cessé de passer nos contrôles de qualité.
- Taux de désabonnement annuel. Le taux d'attrition annuel — les entreprises ayant cessé d'être répertoriées, exprimées en pourcentage de toutes les entreprises publiées au cours de l'année écoulée (encore répertoriées plus celles ayant quitté).
- Essai gratuit. Le pourcentage d'entreprises répertoriées dans cette sélection qui proposent un essai gratuit.
- Répartition des entreprises par taille. Répartition des entreprises par nombre d'employés : solo (1), petite (2–50), moyenne (51–200), grande (201–1,000), entreprise (1,000+). Les pourcentages portent sur les entreprises disposant de données sur les employés.
- Rang moyen du domaine. Le rang de domaine médian (0–100) sur l'ensemble des entreprises répertoriées, une mesure de l'autorité auprès des moteurs de recherche. Plus c'est élevé, plus c'est fort. Affiché par rapport à la médiane globale de tous les SaaS à des fins de comparaison.
- Domaines référents moyens. Le nombre médian de domaines référents uniques (sites externes distincts pointant vers une entreprise) sur l'ensemble des entreprises répertoriées.
- Prix de départ moyen (USD). Le prix mensuel d'entrée de gamme médian (USD) sur l'ensemble des entreprises de cette sélection disposant de données tarifaires.
- Prix moyen le plus élevé (USD). Le prix mensuel premium médian (USD) sur l'ensemble des entreprises de cette sélection disposant de données tarifaires.
- Score de saturation. Un score de saturation du marché de 0–100 combinant le nombre total de produits, l'autorité de domaine, les domaines référents, l'âge des entreprises, la croissance du trafic, les prix et la présence sur le segment entreprise. Plus c'est élevé, plus le marché est concurrentiel.
- Analyse B2B / B2C. Répartition des entreprises par marché cible — entreprises (B2B), particuliers (B2C) ou les deux — parmi celles disposant de données sur le type de clientèle.
