Model Deployment

Konzept und Praxis, trainierte Machine-Learning-Modelle zuverlässig in Produktionsumgebungen bereitzustellen, zu betreiben und zu versionieren.

Model Deployment beschreibt den Prozess, trainierte ML-Modelle in produktive Umgebungen zu überführen, bereitzustellen und zu betreiben.

Reifegrad

Etabliert

Cognitive LoadHoch

360°-Überblick

Sechs Perspektiven ordnen den Baustein ein. Die Nummern zeigen, in welchem Leseschritt die Inhalte weiterführen.

Der Baustein auf einen Blick

Model Deployment

360°

2

2

Integrationen

CI/CD-Systeme (z. B. Jenkins, GitHub Actions)

+2

1

Reproduzierbarkeit durch Versionierung von Modell und Daten.

Value Stream: Betrieb

4

3

4