AI-skolan
Model deployment är processen att ta en tränad AI-modell från experimentmiljön och göra den tillgänglig för faktisk användning i produktion. Det inkluderar att paketera modellen, konfigurera servrar eller molntjänster, sätta upp API-endpoints och säkerställa att modellen kan hantera verklig trafik på ett stabilt och skalbart sätt.
Exempel
En data science-grupp som tränat en modell för att förutsäga produktionsstopp på en fabrik behöver sedan driftsätta den så att den övervakar sensorsdata i realtid. Det innebär att skapa ett API som fabriken IT-system kan anropa, hantera versionsuppdateringar och se till att modellen svarar på millisekunder.
ML
Avancerat
Kod & Teknik