MLOps und Skalierung: Von Experimenten zu verlässlichen Kapazitäten
Versionieren Sie Daten, Modelle und Code, automatisieren Sie Tests und Deployments. CI/CD für ML sorgt für konsistente Releases über Umgebungen hinweg. Das reduziert Betriebsrisiken erheblich. Welche Toolkette setzen Sie ein? Kommentieren Sie Ihre Empfehlungen für andere Leserinnen und Leser.
MLOps und Skalierung: Von Experimenten zu verlässlichen Kapazitäten
Modelle altern. Überwachen Sie Daten- und Konzeptdrift, definieren Sie Alarme und Retraining-Trigger. Kombinieren Sie technische Metriken mit Geschäftskpis, um Wirkung zu sichern. Welche Schwellenwerte nutzen Sie? Abonnieren Sie für Checklisten zur Drift-Erkennung.