concept#Maschinelles Lernen#Plattform#Observability#Zuverlässigkeit

Model Serving

Konzept und Praktiken zur Bereitstellung trainierter Machine‑Learning‑Modelle für Produktionsanfragen mit Fokus auf Skalierbarkeit, Versionierung und Observability.

Model Serving beschreibt Verfahren und Infrastruktur, mit denen trainierte Machine‑Learning‑Modelle in Produktionsumgebungen bereitgestellt, skaliert und für Anfragen verfügbar gemacht werden.

Reifegrad

Etabliert

Cognitive LoadMittel

360°-Überblick

Model Serving

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

Der Baustein auf einen Blick

Model Serving

360°

Klassifikation

2

Komplexität: Mittel
Auswirkung: Technisch

Technischer Kontext

2

Integrationen

CI/CD‑Pipeline (z. B. Jenkins, GitHub Actions)

+2

Prinzipien & Ziele

1

Trennung von Training und Serving‑Laufzeit

Value Stream: Betrieb

Use Cases & Szenarien

4

Use Cases: 3
Szenarien: 3

Kompromisse

3

Risiken: 3
Best Practices: 3

I/O & Ressourcen

4

Eingaben: 3
Ausgaben: 3