Machine Learning Model Deployment
Sinusubaybayan ng SaaS Browser ang mga kumpanya ng software na 68 at Machine Learning Model Deployment, kasama ang 8 na idinagdag sa nakalipas na 30 araw. Kabilang sa mga nangungunang bansa para sa Machine Learning Model Deployment SaaS ang United States (10), India (2), Cyprus (1).
Mga Pangunahing Punto ng Datos para sa Machine Learning Model Deployment
68
Kabuuang Software1
8
Bago (Nakaraang 30 Araw)2
4
Karaniwang Edad (Mga Taon)4
+43
Bago (Nakaraang 365 Araw)5
11
Na-churn (Nakaraang Taon)6
20.4%
Taunang Halaga ng Churn7
26.5%
Libreng Pagsubok8
Distribusyon ng Laki ng Kumpanya9
1
Malaki (201-1,000)
6.3% ng kabuuan
15
Maliit (2-50)
93.8% ng kabuuan
Pinaka-Itinatag na Machine Learning Model Deployment na mga Kumpanya
| Kumpanya | Mga empleyado | Ranggo ng Domain | Itinatag | Idinagdag |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
Nangungunang 10 Bansa para sa Machine Learning Model Deployment SaaS
Ang mga sumusunod na bansa ay kumakatawan sa kung saan matatagpuan ang punong-tanggapan ng karamihan sa mga kumpanya ng Machine Learning Model Deployment SaaS, batay sa aming datos para sa mga produktong software ng 68.
| Bansa | Bilangin | % ng Kabuuan |
|---|---|---|
| United States | 10 | 14.7% |
| India | 2 | 2.9% |
| Cyprus | 1 | 1.5% |
| United Kingdom | 1 | 1.5% |
| Australia | 1 | 1.5% |
| Italy | 1 | 1.5% |
| Mali | 1 | 1.5% |
| Israel | 1 | 1.5% |
| Belgium | 1 | 1.5% |
SEO at Awtoridad ng Domain para sa Machine Learning Model Deployment
Karaniwang Ranggo ng Domain10
10
kumpara sa pangkalahatang average na 8
Karaniwang Mga Nagre-refer na Domain11
3
kumpara sa pangkalahatang average na 2
Datos ng Pagpepresyo para sa Machine Learning Model Deployment
Karaniwang Panimulang Presyo (USD)12
$0/buwan
Karaniwang Mataas na Presyo (USD)13
$200/buwan
Saturasyon ng Merkado para sa Machine Learning Model Deployment
Ang iskor na ito ay kinukwenta mula sa kombinasyon ng kabuuang produkto, awtoridad ng domain, mga nagre-refer na domain, edad ng kumpanya, paglago ng trapiko, pagpepresyo, at presensya ng negosyo.
Iskor ng Saturasyon14
36 / 100 (Mababa)
Pinakabagong Idinagdag na Machine Learning Model Deployment SaaS
Explainability Assistant
Idinagdag ang 2026-07-03
Modeller
Idinagdag ang 2026-07-01
Fenn
Idinagdag ang 2026-06-23
Quorumstack
Idinagdag ang 2026-06-18
Glass Slipper
Idinagdag ang 2026-06-15
Inferpathio
Idinagdag ang 2026-06-13
Modelforge
Idinagdag ang 2026-06-11
Squire
Idinagdag ang 2026-06-09
EasyDeploy AI
Idinagdag ang 2026-06-02
Codex Deploy Readiness
Idinagdag ang 2026-05-23
Karaniwang Edad ng Machine Learning Model Deployment SaaS na mga Kumpanya
Ang karaniwang Machine Learning Model Deployment SaaS na kumpanya ay itinatag 3.5 taon na ang nakalilipas (karaniwang taon ng pagkakatatag: 2023).
Pagsusuri ng B2B / B2C para sa Machine Learning Model Deployment16
9
Parehong B2B at B2C
13.2%
59
Negosyo (B2B)
86.8%
Batay sa 68 na mga kumpanya na may datos ng uri ng mamimili (100.0% ng kabuuan).
Trend sa Pagtuklas ng SaaS para sa Machine Learning Model Deployment
Buwanang bilang ng pagtuklas ng SaaS para sa Machine Learning Model Deployment kumpara sa bahagi nito sa lahat ng natuklasang SaaS. Ang tumataas na porsyento ay nagpapahiwatig na ang segment na ito ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa kabuuang merkado.
Loading...
Tuklasin ang Machine Learning Model Deployment SaaS
Ipakita ang Mga Filter
Mga Advanced na Filter
X
VectorScaleDB
Na-verify ng may-ari ang kanilang impormasyon sa profile na ipinapakita sa page na ito.
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.
Pagpepresyo:
Mula $0/buwan
Ang buwanang hanay ng pagpepresyo para sa produktong SaaS na ito. Ang mga presyo ay na-normalize sa buwanang halaga kung posible.
API & Backend-as-a-Service Platforms
Ang kategorya ng listahang ito.
Machine Learning Model Deployment
Ang kategorya ng listahang ito.
EasyDeploy AI
Libreng Pagsubok
Na-verify ng may-ari ang kanilang impormasyon sa profile na ipinapakita sa page na ito.
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.
Pagpepresyo:
$499-$4999/mo
Ang buwanang hanay ng pagpepresyo para sa produktong SaaS na ito. Ang mga presyo ay na-normalize sa buwanang halaga kung posible.
Machine Learning Model Deployment
Ang kategorya ng listahang ito.
Voxotec
Na-verify ng may-ari ang kanilang impormasyon sa profile na ipinapakita sa page na ito.
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.
Pagpepresyo:
A$2800-A$8200/mo
Ang buwanang hanay ng pagpepresyo para sa produktong SaaS na ito. Ang mga presyo ay na-normalize sa buwanang halaga kung posible.
Sales Automation Software
Ang kategorya ng listahang ito.
Business Intelligence & Analytics
Ang kategorya ng listahang ito.
Fenn
Na-verify ng may-ari ang kanilang impormasyon sa profile na ipinapakita sa page na ito.
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
Ang kategorya ng listahang ito.
Data Science Notebooks & Platforms
Ang kategorya ng listahang ito.
Daten & Wissen
Na-verify ng may-ari ang kanilang impormasyon sa profile na ipinapakita sa page na ito.
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.
Pagpepresyo:
₹400-₹4000/mo
Ang buwanang hanay ng pagpepresyo para sa produktong SaaS na ito. Ang mga presyo ay na-normalize sa buwanang halaga kung posible.
Machine Learning Model Deployment
Ang kategorya ng listahang ito.
InterpretML is a toolkit designed to help users understand machine learning models and promote responsible practices in model development. It offers a range of state-of-the-art techniques for model interpretability, allowing users to explore model behavior, debug issues, and ensure compliance with regulatory standards.
Machine Learning Model Deployment
Ang kategorya ng listahang ito.
This website provides tools for creating and managing machine learning projects using Amazon SageMaker Ground Truth. Users can access a workforce for data annotation and validation, making it easier to train and improve machine learning models.
Machine Learning Model Deployment
Ang kategorya ng listahang ito.
Inference Endpoints by Hugging Face offers a simple way to deploy machine learning models on secure and managed infrastructure. Users can easily import models from the Hugging Face hub or select from a catalog of ready-to-deploy options, all while keeping costs low.
Pagpepresyo:
$0.06/mo
Ang buwanang hanay ng pagpepresyo para sa produktong SaaS na ito. Ang mga presyo ay na-normalize sa buwanang halaga kung posible.
Machine Learning Model Deployment
Ang kategorya ng listahang ito.
"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.
Pagpepresyo:
$35-$50/mo
Ang buwanang hanay ng pagpepresyo para sa produktong SaaS na ito. Ang mga presyo ay na-normalize sa buwanang halaga kung posible.
Machine Learning Model Deployment
Ang kategorya ng listahang ito.
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
Ang kategorya ng listahang ito.
* Ang ilan o lahat ng bahagi ng page na ito ay maaaring binuo ng AI, kaya mangyaring i-verify ang anumang kritikal na impormasyon nang nakapag-iisa.
Mga Madalas Itanong
Ilan ang mga kumpanya ng Machine Learning Model Deployment SaaS?
Sinusubaybayan ng SaaS Browser ang mga produktong software ng 68 Machine Learning Model Deployment simula noong July 2026. May mga bagong kumpanya ng SaaS ng 8 na naidagdag sa nakalipas na 30 araw.
Ilang bagong Machine Learning Model Deployment SaaS na kumpanya ang idinaragdag bawat buwan?
Mga bagong kumpanya ng 8 na SaaS ng Machine Learning Model Deployment ang naidagdag sa SaaS Browser sa nakalipas na 30 araw. Ang aming proprietary crawling infrastructure ay patuloy na tumutuklas ng mga bagong produkto ng software.
Ano ang mga pinaka-matatag na kumpanya ng Machine Learning Model Deployment SaaS?
Kabilang sa mga pinakatatag na kumpanya ng Machine Learning Model Deployment SaaS ayon sa domain authority ang Gradio, Metaflow, ApX Machine Learning, InterpretML, Datatron. Ang mga kumpanyang ito ay kumakatawan sa pinakamataas na marka ng ranggo ng domain sa kategoryang Machine Learning Model Deployment.
Ano ang karaniwang laki ng kumpanya para sa Machine Learning Model Deployment SaaS?
Sa mga kumpanyang Machine Learning Model Deployment SaaS na may datos ng empleyado, ang distribusyon ng laki ay: - 1 (6.3%), - 15 (93.8%).
Ano ang karaniwang awtoridad ng domain para sa mga kumpanyang may Machine Learning Model Deployment SaaS?
Ang average na ranggo ng domain para sa mga Machine Learning Model Deployment SaaS na kumpanya ay 10, kumpara sa pangkalahatang average ng SaaS na 8. Ang mga kumpanyang ito ay may average na 3 na referring domain.
Aling mga bansa ang may pinakamaraming Machine Learning Model Deployment na kumpanya ng SaaS?
Ang mga nangungunang bansa para sa Machine Learning Model Deployment SaaS ay: United States (10), India (2), Cyprus (1), United Kingdom (1), Australia (1). Ito ang kumakatawan sa pinakamalaking konsentrasyon ng mga kumpanya ng software na Machine Learning Model Deployment sa buong mundo.
Ano ang karaniwang edad ng mga kumpanyang may Machine Learning Model Deployment SaaS?
Ang karaniwang Machine Learning Model Deployment SaaS na kumpanya ay itinatag 3.5 taon na ang nakalilipas, na may karaniwang taon ng pagkakatatag na 2023.
Ang mga kumpanya ba ng Machine Learning Model Deployment SaaS ay kadalasang B2B o B2C?
Batay sa magagamit na datos, ang mga kumpanyang Machine Learning Model Deployment SaaS ay pinaghiwa-hiwalay tulad ng sumusunod: Parehong B2B at B2C (13.2%), Negosyo (B2B) (86.8%).
Ano ang mga pinakabagong kumpanya ng Machine Learning Model Deployment SaaS?
Kabilang sa mga pinakabagong natuklasang kumpanya ng Machine Learning Model Deployment SaaS ang Explainability Assistant, Modeller, Fenn, Quorumstack, Glass Slipper. Patuloy na natutuklasan at ini-index ng SaaS Browser ang mga bagong produkto ng software gamit ang proprietary crawling infrastructure.
Tungkol sa SaaS Browser
Ang SaaS Browser ang pinakamalaki at pinaka-napapanahong SaaS database sa internet - ang pinakamahusay na tool sa paghahanap at pananaliksik para sa mga kumpanyang SaaS.
Natutuklasan namin ang mga umuusbong na tool ilang linggo pagkatapos ng paglulunsad, bago pa man lumitaw ang mga ito sa Apollo, ZoomInfo, o iba pang mga database. Ang aming platform na ginawa para sa layunin nito ay eksklusibong sumusubaybay sa mga totoong produkto ng software na may beripikadong datos, hindi tulad ng mga generic na tool sa paghahanap ng mga produkto na puno ng mga ahensya, consultancy, at mga lumang listahan.
Mula sa mga negosyong nasa Fortune 500 hanggang sa mga bootstrapped startup na ilulunsad ngayong linggo - kung ito ay SaaS, sinusubaybayan namin ito.
Paano kinakalkula ang mga numerong ito
- Kabuuang Software. Ang bilang ng mga nai-publish na kumpanyang SaaS na kasalukuyang nakalista para sa seleksyong ito. Tanging mga kumpanyang pumasa sa aming mga awtomatikong quality check ang binibilang.
- Bago (Nakaraang 30 Araw). Ang netong bilang ng mga kumpanyang SaaS na bagong nai-publish para sa seleksyong ito sa nakalipas na 30 araw.
- Karaniwang Edad (Mga Taon). Ang median na edad, sa mga taon, ng mga kumpanya sa seleksyong ito, batay sa taon ng pagkakatatag. Ang median ay ang gitnang halaga, kaya kalahati ang mas matanda at kalahati ang mas bata.
- Bago (Nakaraang 365 Araw). Ang bilang ng mga kumpanyang SaaS na nai-publish para sa seleksyong ito sa nakalipas na 365 araw.
- Na-churn (Nakaraang Taon). Mga kumpanyang nai-publish sa nakaraang taon na hindi na nakalista — sila ay naging offline, inalis, o tumigil sa pagpasa sa aming mga quality check.
- Taunang Halaga ng Churn. Ang taunang churn rate — mga na-churn na kumpanya bilang porsyento ng lahat ng kumpanyang nai-publish sa nakaraang taon (nakalista pa rin kasama ang na-churn).
- Libreng Pagsubok. Ang porsyento ng mga nakalistang kumpanya sa seleksyong ito na nag-aalok ng libreng pagsubok.
- Distribusyon ng Laki ng Kumpanya. Distribusyon ng mga kumpanya ayon sa bilang ng empleyado: solo (1), maliit (2–50), katamtaman (51–200), malaki (201–1,000), enterprise (1,000+). Ang mga porsyento ay sa mga kumpanyang may data ng empleyado.
- Karaniwang Ranggo ng Domain. Ang median na ranggo ng domain (0–100) sa mga nakalistang kumpanya, isang sukatan ng awtoridad sa search engine. Mas mataas ang mas malakas. Ipinapakita laban sa pangkalahatang median sa lahat ng SaaS para sa paghahambing.
- Karaniwang Mga Nagre-refer na Domain. Ang median na bilang ng mga natatanging referring domain (mga natatanging panlabas na site na nag-uugnay sa isang kumpanya) sa mga nakalistang kumpanya.
- Karaniwang Panimulang Presyo (USD). Ang median na entry-level na buwanang presyo (USD) sa mga kumpanya sa seleksyong ito na may data ng pagpepresyo.
- Karaniwang Mataas na Presyo (USD). Ang median na premium na buwanang presyo (USD) sa mga kumpanya sa seleksyong ito na may data ng pagpepresyo.
- Iskor ng Saturasyon. Isang 0–100 na market saturation score na pinagsasama ang kabuuang produkto, domain authority, referring domains, edad ng kumpanya, paglago ng trapiko, pagpepresyo, at presensya ng enterprise. Mas mataas ang ibig sabihin ay mas mapagkumpitensya.
- Pagsusuri ng B2B / B2C. Pagbabahagi ng mga kumpanya ayon sa target na merkado — negosyo (B2B), mamimili (B2C), o pareho — sa mga may consumer-type na data.
