Deployment
Integration und Betrieb von KI-Modellen
Das Modell-Deployment ist die Integration des ML-Modells in die bestehende IT- und Prozessinfrastruktur. Ein Modell kann zum Beispiel in ein interaktives Dashboard, in bereits berechnete Vorhersagen oder als Plug-in-Komponente in einer Mikrokernel-Softwarearchitektur oder als Webservice-Endpunkt integriert werden. In dieser Phase geht es um Folgendes:
Benutzerakzeptanz und -Freundlichkeit
Überprüfung, ob eine Software aus Sicht des Benutzers wie beabsichtigt funktioniert.
Modell Governance
Registrierung, Überprüfung, Validierung, Genehmigung und Überwachung von Modellen.
Deployment nach festgelegter Strategie
Zum Beispiel A/B Tests.
Modellevaluierung im Betrieb
Überprüfung der betrieblichen Anforderungen für verschiedene Einsatzszenarien.
Zusätzlich werden in dieser Phase weitere Maßnahmen wie die Sicherstellung der Benutzerakzeptanz, Usability-Tests, die Bereitstellung eines Backup-Plans bei Modellausfall und die Einführungsstrategie für die Umsetzung eines neueren Modells realisiert.
