Der beste Zeitpunkt für den Start der Bereitstellung

Du hast die Aufgabe bekommen, eine Empfehlungs-Engine für einen brandneuen Streamingdienst zu entwickeln.

Der Modellaufbau für diesen Use Case wird herausfordernd, und schon das Experimentieren und Tuning kann dich leicht vollständig in Beschlag nehmen.

Dann, eines Tages, nach mehreren Monaten, hast du es geschafft! Die geforderte Performance ist erreicht – also lass uns dieses Schmuckstück deployen!

Okay, aber wo? Wie?

Die Realität holt dich ein, und du lernst auf die harte Tour: Zu starker Fokus auf die Entwicklung kann die Bereitstellungsvorbereitung in den blinden Fleck rücken. Das könnte all deine Mühen nutzlos machen, denn du kannst nicht einfach irgendein Modell auf irgendeine Plattform deployen – sie müssen zueinander passen. Am Ende brauchst du drei weitere Monate zusätzliche Entwicklung, um ein komplett neues Modellpaket zu bauen, das bereit für die Bereitstellung ist.

Jetzt bist du schlauer und weißt: Der beste Zeitpunkt, um dein ML‑Modell und deine App für die Bereitstellung vorzubereiten, ist: