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AI-Deployment-Pipelines: Wo perfekte Modelle in der Produktionshölle landen

Dein AI-Modell rockt die Labortests. Live schalten – und zack: Latenz explodiert, Kosten auch. Die harte Wahrheit über Pipelines vom Training zum Triumph (oder Totalausfall).

theAIcatchup Apr 04, 2026 2 min read
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Diagramm der AI-Deployment- und Inferenz-Pipeline-Phasen vom Model-Export bis Produktionsskalierung

⚡ Key Takeaways

  • Deployment-Pipelines meistern 90 % der ML-Herausforderungen, von Containerisierung bis Skalierung. 𝕏
  • Inferenz optimiert Low-Latency-Vorhersagen mit Tools wie Triton und vLLM. 𝕏
  • Serverless Inferenz lockt mit Einfachheit, scheitert aber an GPU-Cold-Starts – Hybrid dominiert vorerst. 𝕏
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#AI pipelines #MLOps #inference serving #model deployment

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Originally reported by Towards AI

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