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Koordination und Steuerung des Lifecycles sowie der Produktionsbereitstellung von Machine-Learning-Modellen über Plattformen hinweg.
Model Orchestration koordiniert Lifecycle, Bereitstellung und Request-Routing von ML-Modellen in Produktionsumgebungen. Es verbindet Modellversionierung, Serving, A/B-Tests und Monitoring zu wiederholbaren Workflows. Ziel ist hohe Verfügbarkeit, konsistente Inferenz und automatisierbare Rollouts über Plattformen. Implementierungen benötigen Integrationen zu Feature Stores, CI/CD und Observability-Stacks sowie Richtlinien für Governance und Sicherheit.
95. Perzentil der Antwortzeiten für Modellendpunkte.
Anteil erfolgreich promoteter Modelle pro Zeitperiode.
Anteil fehlerhafter oder abgewiesener Inferenzanfragen.
Pipeline, die Training, Packaging und Deployment orchestriert.
Einsatz von KServe zur skalierbaren Bereitstellung und Modellversionierung.
Registry-basierte Promotion von Modellen von Staging zu Produktion.
Definition von Modell-Registry und Versionierungsregeln; Anbindung an CI/CD.
Aufsetzen von Serving-Infrastruktur und Routing-Regeln.
Implementierung von Observability, Tests und Rollback-Mechanismen.
Schulen von Betriebsteams und Festlegen von Governance-Richtlinien.