Schlussfolgerung
Der Prozess, bei dem ein trainiertes KI-Modell neue Daten eingibt, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen.
Die Laufzeitphase, in der Modelle erlernte Parameter auf bislang unbekannte Daten anwenden, häufig unter strengen Latenz-, Durchsatz- und Ressourcenbeschränkungen. Inference Governance stellt sicher, dass Produktionsmodelle die korrekte Version verwenden, definierte Performance-SLAs einhalten, Ein- und Ausgaben zur Überwachung protokollieren und Eingabevalidierungsprüfungen durchsetzen, um Missbrauch oder Injection-Angriffe zu verhindern.
Ein Betrugserkennungsdienst stellt eine REST-API für Inferenz bereit. Er kapselt das Modell in einem Microservice, der Eingabeschemata validiert, jede Anfrage und Antwort mit Metadaten protokolliert und horizontal skaliert, um während Spitzenlasten im Transaktionsaufkommen Antwortzeiten von unter 100 ms aufrechtzuerhalten.
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