Model Serving ist der Prozess der Bereitstellung und Verfügbarmachung eines trainierten KI- oder maschinellen Lernmodells für Echtzeit- oder Batch-Vorhersagen in einer Produktionsumgebung. Sobald ein Modell trainiert wurde, muss es effizient bereitgestellt werden, damit Anwendungen, APIs oder Benutzer darauf zugreifen können, um ohne erneutes Training Rückschlüsse auf neue Daten zu ziehen.

Ein häufiger Anwendungsfall für Model Serving sind Echtzeit-Empfehlungssysteme, bei denen KI-Modelle das Nutzerverhalten analysieren und sofort Inhalte, Produkte oder Dienstleistungen vorschlagen. In Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen ermöglicht Model Serving die Erkennung von Betrug, die Analyse medizinischer Bilder und prädiktive Analysen und stellt sicher, dass KI-gesteuerte Erkenntnisse schnell und effizient bereitgestellt werden.

Effektives Model Serving erfordert niedrige Latenzzeiten, Skalierbarkeit und effizientes Ressourcenmanagement. Aus diesem Grund nutzen Unternehmen Cloud-basierte Model-Serving-Lösungen, containerisierte Bereitstellungen (z. B. Docker, Kubernetes) und spezialisierte Inferenz-Engines (z. B. TensorFlow Serving, TorchServe) zur Optimierung der Leistung. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI ist ein skalierbares und effizientes Model Serving für die Bereitstellung nahtloser und intelligenter Erfahrungen in realen Anwendungen unerlässlich.