Bereitstellung: Azure

term_id: deployazure

Category: engineering_practice

Definition

Die Bereitstellung auf Azure umfasst die Nutzung cloudnativer Tools wie Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service (AKS) oder Azure Functions, um ML-Modelle skalierbar bereitzustellen. Dazu gehört auch das Management von Rechenressourcen und die Überwachung der Modelle.

Summary

Der Prozess des Hostings und Ausführens von Machine-Learning-Modellen auf der Cloud-Infrastruktur von Microsoft Azure.

Key Concepts

  • Cloud-Infrastruktur
  • Modellbereitstellung (Model Serving)
  • Skalierbarkeit
  • CI/CD-Pipelines

Use Cases

  • Echtzeit-API-Endpunkte für Inferenzen
  • Batch-Bewertung großer Datensätze
  • Unternehmensklassiges Modellmanagement