Managed API
Weniger Infrastrukturaufgaben, dafür anbieterspezifische Steuerungsmöglichkeiten, Limits, Preise und Datenbedingungen.
Leitfaden KI-Inferenz
Deployment von KI-Modellen
Bringen Sie ein validiertes Modell mit ausdrücklichen Entscheidungen zu Kapazität, Sicherheit, Observability und Rollback in den Produktivbetrieb, nicht nur mit einem funktionierenden Inferenz-Endpunkt.
Die Serving-Form wählen
Dedizierter Dienst
Mehr Kontrolle über Modelle und Hardware, aber Ihr Team verantwortet Skalierung, Patches und die Wiederherstellung nach Ausfällen.
Edge oder On-Device
Lokale Ausführung kann Datenschutz und Offline-Verhalten verbessern, innerhalb der Speicher- und Rechengrenzen des Geräts.
Weg zum Produktiv-Release
- 1. SchnittstellenvertragVersionieren Sie Modell, Tokenizer, Prompt, Werkzeugschema und Antwortvertrag gemeinsam.
- 2. KapazitätTesten Sie repräsentative Eingaben unter Last und legen Sie Grenzen für Nebenläufigkeit, Warteschlange, Timeout und Token fest.
- 3. AbsicherungSetzen Sie Authentifizierung, minimale Rechte, Eingabelimits, kontrollierte Ausgabebehandlung und Missbrauchsschutz um.
- 4. EvaluierungFühren Sie Offline-Suites für Qualität und Sicherheit aus, bevor Produktions-Traffic fließt.
- 5. Schrittweiser RolloutBeginnen Sie mit internem Traffic oder Canary-Traffic und vergleichen Sie mit dem aktuellen Release.
- 6. WiederherstellungHalten Sie einen getesteten Rollback-Weg für Modellartefakte und für die umgebenden Anwendungsänderungen bereit.