Utrullning av AI-modeller innebär att man integrerar tränade maskininlärningsmodeller i produktionsmiljöer så att de kan leverera realtidsprognoser eller beslut.
Processen innefattar val av rätt infrastruktur för driftsättning (t.ex. REST API:er, molnfunktioner, containrar), övervakning av prestanda, skalning och versionshantering. Det är länken mellan datavetenskap och fungerande mjukvara i produktion.
Verktyg som TensorFlow Serving, TorchServe, AWS SageMaker och MLflow förenklar pålitlig och säker modellhosting. Viktiga faktorer att ta hänsyn till är svarstid, kostnad, lastbalansering och rutiner för omträning.
Robusta deploymentsäkerställer att AI-modeller inte bara fungerar i teorin – utan faktiskt levererar värde i skarpa miljöer.
