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Slai s’adresse aux développeurs et aux équipes de machine learning qui souhaitent créer, tester et déployer des modèles sans avoir à gérer elles-mêmes l’ensemble du processus de déploiement. Écrivez du code d’entraînement ou chargez un modèle préentraîné dans son environnement sandbox, connectez des jeux de données et des dépendances, puis testez les entrées et les sorties du modèle avant son déploiement. ([docs.slai.io](https://docs.slai.io/sandbox/train)) Créez des révisions distinctes d’un modèle pour comparer différentes variantes ou travailler sur des modifications, puis déployez-le et appelez-le via une API ou le SDK Slai. La plateforme peut convenir aux équipes qui développent des fonctionnalités de machine learning, comme la génération de texte, l’analyse des sentiments, la classification d’images ou les systèmes de recommandation. ([docs.slai.io](https://docs.slai.io/sandbox/model-versions))
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