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