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Dieser Cluster bündelt Konzepte, Plattformen und Praktiken rund um KI-Modelle und deren Betriebsumgebungen.
Gegenstand dieses Segments ist der Bereich Deployment von KI‑Plattformen und Modellen. Enthalten sind der Deploymentscope, Bereitstellungsartefakte, Infrastrukturkomponenten, Laufzeit- und Skalierungsaspekte, Monitoring und Fehlerfallverhalten sowie Integrationsgrenzen und Abgrenzung zu Trainings- und Experimentierumgebungen. Nicht enthalten sind Datensammlung, Modelltraining und Governance‑Policy-Definitionen.
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.