机器学习模型部署
SaaS Browser 跟踪 72 机器学习模型部署 家软件公司，其中 9 家是在过去 30 天内新增的。 机器学习模型部署 SaaS 的主要国家包括 United States (10), Belgium (1), Cyprus (1)。
机器学习模型部署 的关键数据点
72
全面软件1
9
新增（过去 30 天）2
4
平均年龄（岁）4
+46
新增（过去 365 天）5
12
过去一年流失率6
20.7%
年度客户流失率7
27.8%
免费试用8
公司规模分布9
1
大型（201-1,000）
6.3% 总
15
小型（2-50）
93.8% 总
最知名的 机器学习模型部署 公司
| 公司 | 雇员 | 域名排名 | 创立 | 额外 |
|---|---|---|---|---|
| Gradio | — | 49 | — | 2026-01-08 |
| Metaflow | — | 39 | — | 2025-02-27 |
| ApX Machine Learning | 10 | 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 |
机器学习模型部署 SaaS 排名前十的国家/地区
根据我们对 72 软件产品的数据，以下国家/地区代表了大多数 机器学习模型部署 SaaS 公司的总部所在地。
| 国家 | 数数 | 占总数的百分比 |
|---|---|---|
| United States | 10 | 13.9% |
| 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% |
机器学习模型部署 的 SEO 和域名权重
平均域名排名10
10
与 8 的总体平均值相比
平均引荐域名11
3
与 2 的总体平均值相比
机器学习模型部署 的定价数据
平均起价（美元）12
$0/月
平均最高价格（美元）13
$100/月
机器学习模型部署 的市场饱和度
该评分由产品总数、域名权威性、引荐域名、公司成立时间、流量增长、定价和企业影响力等因素综合计算得出。
饱和度评分14
35 / 100 (低的)
最新添加 机器学习模型部署 SaaS
InheritBench
添加了 2026-07-23
Unrelabel
添加了 2026-07-17
ACSI
添加了 2026-07-15
Kirelta
添加了 2026-07-15
ohmyhf
添加了 2026-07-13
Jozu
添加了 2026-07-09
TinyRustLM
添加了 2026-07-05
Timefence
添加了 2026-07-05
Explainability Assistant
添加了 2026-07-03
Modeller
添加了 2026-07-01
机器学习模型部署 SaaS 公司的平均年龄
平均而言，机器学习模型部署 SaaS 公司成立于 4.0 年前（平均成立年份：2022）。
机器学习模型部署 的 B2B / B2C 细分16
11
无论是B2B还是B2C
15.5%
60
企业（B2B）
84.5%
基于 71 家拥有消费者类型数据的公司（占总数的 98.6%）。
机器学习模型部署 的 SaaS 发现趋势
机器学习模型部署 的月度 SaaS 发现数量与其占所有已发现 SaaS 的比例对比。比例上升表明该细分市场的增长速度快于整体市场。
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十
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.
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.
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.
定价：
每月 $0 起
此SaaS产品的月度定价范围。价格尽可能以月度金额为准。
API & Backend-as-a-Service Platforms
此列表的类别。
Machine Learning Model Deployment
此列表的类别。
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.
定价：
A$2800-A$8200/mo
此SaaS产品的月度定价范围。价格尽可能以月度金额为准。
Sales Automation Software
此列表的类别。
Business Intelligence & Analytics
此列表的类别。
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.
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
此列表的类别。
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
此列表的类别。
Metaflow
这款 SaaS 很火爆！我们检测到月流量在增长。This open-source framework streamlines the development and management of real-world machine learning, artificial intelligence, and data science projects, enabling users to efficiently build workflows using familiar Python libraries. Key features include seamless deployment to production, automatic versioning for easy experiment tracking, robust orchestration of workflows, and the ability to leverage cloud computing resources, making it ideal for machine learning engineers and data scientists seeking to enhance collaboration and scalability in their projects.
Machine Learning Model Deployment
此列表的类别。
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
此列表的类别。
NannyML Cloud offers a comprehensive solution for monitoring machine learning models post-deployment, focusing on performance-centric workflows that prioritize meaningful alerts and actionable insights. With advanced capabilities for detecting data drift and automating monitoring processes, it empowers data science teams to maintain optimal model performance without the burden of false alarms.
* 此页面的部分或全部内容可能是人工智能生成的，因此请独立验证任何关键信息。
常见问题解答
有多少家 机器学习模型部署 型 SaaS 公司？
SaaS Browser 截至 July 2026 已跟踪 72 机器学习模型部署 个软件产品。过去 30 天内新增了 9 家 SaaS 公司。
每个月新增多少家 机器学习模型部署 SaaS 公司？
过去 30 天内，SaaS Browser 新增了 9 家 SaaS 公司。我们专有的爬虫基础设施会持续发现新的软件产品。
最成熟的 机器学习模型部署 SaaS 公司有哪些？
按域名权威性排名，最成熟的 机器学习模型部署 SaaS 公司包括 Gradio, Metaflow, ApX Machine Learning, InterpretML, Datatron。这些公司在 机器学习模型部署 类别中代表着最高的域名排名得分。
机器学习模型部署 SaaS 公司的典型规模是多少？
在拥有员工数据的 机器学习模型部署 家 SaaS 公司中，规模分布为： - 1 (6.3%), - 15 (93.8%)。
机器学习模型部署 家 SaaS 公司的平均域名权威性是多少？
机器学习模型部署 SaaS 公司的平均域名排名为 10，而 SaaS 公司的整体平均域名排名为 8。 这些公司平均拥有 3 个引用域名。
哪些国家拥有最多的 机器学习模型部署 SaaS 公司？
机器学习模型部署 SaaS 的主要国家是：United States (10), Belgium (1), Cyprus (1), United Kingdom (1), Australia (1)。这些国家代表了全球 机器学习模型部署 软件公司最集中的地区。
机器学习模型部署 SaaS 公司的平均年龄是多少？
平均而言，机器学习模型部署 SaaS 公司成立于 4.0 年前，平均成立年份为 2022 年。
机器学习模型部署 SaaS 公司主要面向企业还是面向消费者？
根据现有数据，机器学习模型部署 SaaS 公司细分如下：无论是B2B还是B2C (15.5%), 企业（B2B） (84.5%)。
最新的 机器学习模型部署 SaaS 公司有哪些？
最新发现的 机器学习模型部署 SaaS 公司包括 InheritBench, Unrelabel, ACSI, Kirelta, ohmyhf。SaaS Browser 使用专有的爬虫基础设施不断发现和索引新的软件产品。
关于 SaaS 浏览器
SaaS Browser 是互联网上最大、最新的 SaaS 数据库，是 SaaS 公司进行客户开发和研究的终极工具。
我们会在新兴工具发布数周后就发现它们，甚至早于它们出现在 Apollo、ZoomInfo 或其他数据库中。我们专门打造的平台只追踪真实软件产品，并提供经过验证的数据，这与充斥着代理机构、咨询公司和过时信息的通用产品信息搜寻工具截然不同。
从财富 500 强企业到本周刚刚起步的自筹资金创业公司——只要是 SaaS，我们都会追踪。
这些数字是如何计算的
- 全面软件. 当前为此选择列出的已发布 SaaS 公司数量。仅统计通过我们自动化质量检查的公司。
- 新增（过去 30 天）. 过去 30 天内为此选择净新增发布的 SaaS 公司数量。
- 平均年龄（岁）. 此选择中公司的年龄中位数（以年计），基于成立年份。中位数是中间值，因此一半更年长，一半更年轻。
- 新增（过去 365 天）. 过去 365 天内为此选择发布的 SaaS 公司数量。
- 过去一年流失率. 在过去一年内发布但已不再列出的公司——它们已下线、被移除，或不再通过我们的质量检查。
- 年度客户流失率. 年度流失率——已流失公司占过去一年内所有已发布公司（仍在列加上已流失）的百分比。
- 免费试用. 此选择中提供免费试用的已收录公司所占百分比。
- 公司规模分布. 按员工人数划分的公司分布：独立（1）、小型（2–50）、中型（51–200）、大型（201–1,000）、企业级（1,000+）。百分比基于拥有员工数据的公司。
- 平均域名排名. 已收录公司的域名排名（0–100）中位数，是搜索引擎权威性的衡量指标。数值越高越强。展示时与所有 SaaS 的整体中位数进行对比。
- 平均引荐域名. 已收录公司的唯一引荐域名（链接到某公司的不同外部网站）数量的中位数。
- 平均起价（美元）. 此选择中拥有定价数据的公司的入门级月度价格（USD）中位数。
- 平均最高价格（美元）. 此选择中拥有定价数据的公司的高级月度价格（USD）中位数。
- 饱和度评分. 0–100 的市场饱和度评分，综合产品总数、域名权威性、引荐域名、公司成立时间、流量增长、定价和企业影响力。数值越高表示竞争越激烈。
- B2B/B2C细分. 在拥有消费者类型数据的公司中，按目标市场——企业（B2B）、消费者（B2C）或两者兼有——划分的公司细分。
