Was ist KI-Deployment?
KI-Deployment bezeichnet alle Prozesse, Werkzeuge und Entscheidungen, die erforderlich sind, um ein trainiertes KI-Modell in einer Produktionsumgebung verfügbar zu machen. Es umfasst weit mehr als das bloße Hochladen eines Modells — es beinhaltet Architekturentscheidungen, Skalierungsstrategie, Sicherheitsmaßnahmen und Monitoring-Setup.
Deployment-Strategien
Gängige Strategien umfassen: Blue-Green-Deployment (parallele Umgebungen für nahtlosen Wechsel), Canary-Releases (schrittweise Einführung bei einer Teilmenge der Nutzer), Shadow-Mode (neues Modell läuft parallel ohne Produktionseinfluss für Validierung), A/B-Testing (Vergleich verschiedener Modellversionen) und Feature Flags (graduelles Aktivieren für Nutzergruppen). CI/CD-Pipelines automatisieren den Deployment-Prozess.
Produktionscheckliste
Vor dem Produktions-Go-Live sollten geprüft sein: Latenz-SLAs unter realistischer Last, Fallback-Mechanismen bei Modellfehlern, Logging und Monitoring für Debugging, Datenschutz-Compliance (keine PII in Logs), Kostenkontrolle (API-Budget-Limits), Security-Review und Rollback-Fähigkeit innerhalb von Minuten. Gut strukturiertes Deployment reduziert Produktionsvorfälle um bis zu 70%.