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Dieser Cluster bündelt Konzepte, Plattformen und Praktiken rund um KI-Modelle und deren Betriebsumgebungen.
Model APIs stellen ML-Modelle über standardisierte Schnittstellen bereit und erleichtern Integration, Versionierung sowie Skalierung von Inferenzdiensten.
Bereitstellung und Betrieb von ML-/KI-Modellen auf eigener Infrastruktur statt in managed Cloud-Diensten, mit Fokus auf Kontrolle, Datenschutz, Latenz und Compliance.
Systematische Bewertung von Machine‑Learning‑Modellen anhand von Metriken, Validierungstechniken und Fehleranalysen zur Entscheidung über Einsatzreife.
Eine strukturierte Methode zur systematischen Bewertung von Prompts für KI-Modelle mit klaren Metriken, Testfällen und Ranking-Kriterien.
Konzept zur Verbindung von Anwendungen und Diensten über definierte Schnittstellen, um Daten- und Prozessflüsse zu automatisieren und zu koordinieren.
Koordination und Steuerung des Lifecycles sowie der Produktionsbereitstellung von Machine-Learning-Modellen über Plattformen hinweg.
Allgemeines Konzept großer, vortrainierter KI-Modelle, die als Basis für vielfältige Anwendungen dienen.
Ein großes Sprachmodell ist ein KI-Modell, das auf der Verarbeitung und Generierung natürlicher Sprache basiert.