Hoe AI-modellen te implementeren

Hoe AI-modellen te implementeren

Kort antwoord: Het implementeren van een AI-model betekent het kiezen van een leveringspatroon (realtime, batch, streaming of edge), en vervolgens het hele proces reproduceerbaar, observeerbaar, veilig en omkeerbaar maken. Door alles te versioneren en de p95/p99-latentie te benchmarken op productie-achtige payloads, voorkom je de meeste problemen die zich voordoen als "het werkt op mijn laptop".

Belangrijkste conclusies:

Implementatiepatronen: Kies voor realtime, batch, streaming of edge voordat u tools selecteert.

Reproduceerbaarheid: Versiebeheer van het model, de functionaliteiten, de code en de omgeving is essentieel om afwijkingen te voorkomen.

Observeerbaarheid: Bewaak continu de latentie, fouten, verzadiging en data- of uitvoerverdelingen.

Veilige uitrol: Gebruik canary-, blue-green- of shadow-testen met automatische terugdraaidrempels.

Beveiliging en privacy: Pas authenticatie, snelheidslimieten en geheimbeheer toe en minimaliseer persoonsgegevens in logbestanden.

Hoe implementeer je AI-modellen? Infographic

Artikelen die u wellicht interessant vindt om na dit artikel te lezen: 

🔗 Hoe meet je de prestaties van AI?
Leer meer over meetmethoden, benchmarks en praktijktests voor betrouwbare AI-resultaten.

🔗 Hoe automatiseer je taken met AI?
Transformeer repetitief werk in workflows met behulp van prompts, tools en integraties.

🔗 Hoe test je AI-modellen?
Ontwerpevaluaties, datasets en scores om modellen objectief te vergelijken.

🔗 Hoe praat je met AI?
Stel betere vragen, schep context en krijg sneller duidelijkere antwoorden.

1) Wat "implementatie" werkelijk betekent (en waarom het niet alleen een API is) 🧩

Wanneer mensen zeggen "het model implementeren", kunnen ze een van de volgende dingen bedoelen:

Implementatie is dus minder een kwestie van "het model toegankelijk maken" en meer zoiets als:

Het is een beetje zoals het openen van een restaurant. Een geweldig gerecht koken is belangrijk, natuurlijk. Maar je hebt ook een pand, personeel, koeling, menukaarten, een toeleveringsketen en een manier nodig om de avondspits op te vangen zonder in paniek in de koelcel te belanden. Geen perfecte metafoor… maar je snapt het wel. 🍝

2) Wat maakt een goede versie van “Hoe AI-modellen te implementeren” ✅

Een "goede implementatie" is op de beste manier saai. Hij gedraagt ​​zich voorspelbaar onder druk, en als dat niet het geval is, kun je dat snel vaststellen.

Zo ziet "goed" er doorgaans uit:

  • Reproduceerbare builds.
    Dezelfde code + dezelfde afhankelijkheden = hetzelfde gedrag. Geen rare "werkt op mijn laptop"-gevoelens 👻 ( Docker: Wat is een container? )

  • Duidelijk interfacecontract.
    Invoer, uitvoer, schema's en randgevallen zijn gedefinieerd. Geen verrassingen meer met gegevenstypen om 2 uur 's nachts. ( OpenAPI: Wat is OpenAPI?, JSON -schema )

  • Prestaties die overeenkomen met de realiteit.
    Latentie en doorvoer gemeten op hardware die vergelijkbaar is met productieomgevingen en met realistische datastromen.

  • Monitoring met tanden
    : statistieken, logboeken, traceringen en driftcontroles die tot actie leiden (niet alleen dashboards die niemand opent). ( SRE-boek: Monitoring Distributed Systems )

  • Veilige uitrolstrategie:
    Canary of blue-green, eenvoudig terugdraaien, versiebeheer zonder gedoe. ( Canary Release , Blue-Green Deployment )

  • Kostenbewustzijn
    "Snel" is geweldig, totdat de rekening eruitziet als een telefoonnummer 📞💸

  • Beveiliging en privacy ingebouwd in
    het beheer van geheimen, toegangscontrole, verwerking van persoonsgegevens en traceerbaarheid. ( Kubernetes Secrets , NIST SP 800-122 )

Als je dat consequent kunt doen, heb je al een voorsprong op de meeste teams. Laten we eerlijk zijn.

3) Kies het juiste implementatiepatroon (voordat je tools kiest) 🧠

Realtime API-inferentie ⚡

Het beste wanneer:

  • Gebruikers hebben direct resultaat nodig (aanbevelingen, fraudebestrijding, chat, personalisatie)

  • Beslissingen moeten tijdens een verzoek worden genomen

Aandachtspunten:

Batchscore 📦

Het beste wanneer:

  • Voorspellingen kunnen vertraagd worden (risicoscore 's nachts, churnvoorspelling, ETL-verrijking) ( Amazon SageMaker Batch Transform ).

  • U wilt kostenefficiëntie en eenvoudigere processen

Aandachtspunten:

  • actualiteit van de gegevens en aanvullingen

  • De logica van de functionaliteit consistent houden met de training

Streaming inferentie 🌊

Het beste wanneer:

  • Je verwerkt continu gebeurtenissen (IoT, clickstreams, monitoringsystemen)

  • Je wilt bijna realtime beslissingen zonder strikte vraag-antwoordrelatie

Aandachtspunten:

Edge-implementatie 📱

Het beste wanneer:

Aandachtspunten:

Kies eerst het patroon en daarna de stapel. Anders forceer je een vierkant model in een ronde runtime. Of zoiets dergelijks. 😬

4) Het model zo verpakken dat het contact met de productie overleeft 📦🧯

Dit is waar de meeste "eenvoudige implementaties" stilletjes stranden.

Versie alles (ja, echt alles)

  • Modelartefact (gewichten, grafiek, tokenizer, labeltoewijzingen)

  • Functielogica (transformaties, normalisatie, encoders)

  • Inferentiecode (voor-/nabewerking)

  • Omgeving (Python, CUDA, systeembibliotheken)

Een simpele aanpak die werkt:

  • Behandel het model als een release-artefact

  • Sla het op met een versie-tag

  • Een modelkaart-achtig metadata-bestand is vereist: schema, statistieken, notities over de trainingsdata en bekende beperkingen ( Modelkaarten voor modelrapportage ).

Containers zijn handig, maar aanbid ze niet 🐳

Containers zijn geweldig omdat ze:

Maar je moet nog steeds het volgende beheren:

  • basisafbeelding updates

  • Compatibiliteit van GPU-stuurprogramma's

  • beveiligingsscan

  • Afbeeldingsgrootte (niemand houdt van een "hello world" van 9 GB) ( beste praktijken voor Docker-builds )

Standaardiseer de interface

Bepaal vroegtijdig uw invoer-/uitvoerformaat:

  • JSON voor de eenvoud (langzamer, maar gebruiksvriendelijk) ( JSON-schema )

  • Protobuf voor betere prestaties ( Overzicht van Protocol Buffers )

  • Bestandsgebaseerde payloads voor afbeeldingen/audio (plus metadata)

En controleer de invoer. Ongeldige invoer is de belangrijkste oorzaak van tickets met de vraag "waarom geeft het onzin terug?". ( OpenAPI: Wat is OpenAPI?, JSON -schema )

5) Serveropties - van "eenvoudige API" tot volwaardige modelservers 🧰

Er zijn twee veelgebruikte routes:

Optie A: App-server + inferentiecode (FastAPI-achtige aanpak) 🧪

Je schrijft een API die het model laadt en voorspellingen retourneert. ( FastAPI )

Voordelen:

  • eenvoudig aan te passen

  • Uitstekend geschikt voor eenvoudigere modellen of producten in een vroeg ontwikkelingsstadium

  • Eenvoudige authenticatie, routering en integratie

Nadelen:

  • Je eigen prestatie-optimalisatie (batchverwerking, threading, GPU-gebruik)

  • Je zult het wiel opnieuw uitvinden, misschien in eerste instantie niet zo goed

Optie B: Modelserver (TorchServe / Triton-achtige aanpak) 🏎️

Gespecialiseerde servers die het volgende verwerken:

Voordelen:

  • betere prestatiepatronen direct uit de doos

  • een duidelijkere scheiding tussen dienstverlening en bedrijfslogica

Nadelen:

  • extra operationele complexiteit

  • De configuratie kan wat… onhandig aanvoelen, net als het aanpassen van de temperatuur van een douche

Een hybride patroon komt heel vaak voor:

6) Vergelijkingstabel - populaire manieren om te implementeren (met een eerlijke insteek) 📊😌

Hieronder volgt een praktisch overzicht van opties die mensen daadwerkelijk gebruiken bij het bepalen hoe ze AI-modellen moeten implementeren .

Hulpmiddel / Aanpak Publiek Prijs Waarom het werkt
Docker + FastAPI (of iets vergelijkbaars) Kleine teams, startups Vrijwel gratis Simpel, flexibel, snel te implementeren - maar je zult elk schaalprobleem wel "voelen" ( Docker , FastAPI ).
Kubernetes (zelf doen) Platformteams Infra-afhankelijk Controle + schaalbaarheid… en ook veel instelmogelijkheden, waarvan sommige vervloekt zijn ( Kubernetes HPA ).
Beheerd ML-platform (cloud ML-service) Teams die minder operaties willen Betalen per gebruik Ingebouwde implementatieworkflows, monitoring-hooks - soms prijzig voor altijd actieve endpoints ( Vertex AI-implementatie , SageMaker real-time inferentie ).
Serverloze functies (voor lichte inferentie) Gebeurtenisgestuurde apps Betalen per gebruik Ideaal voor drukke verkeerssituaties, maar koude starts en de grootte van het model kunnen je dag flink verpesten 😬 ( AWS Lambda koude starts )
NVIDIA Triton Inference Server Prestatiegerichte teams Gratis software, infrastructuurkosten Uitstekend GPU-gebruik, batchverwerking, meerdere modellen - configuratie vereist geduld ( Triton: Dynamische batchverwerking )
TorchServe PyTorch-rijke teams Gratis software Degelijke standaard serveerpatronen - kunnen aanpassingen nodig hebben voor grootschalige toepassingen ( TorchServe-documentatie ).
BentoML (verpakking + serveren) ML-ingenieurs Gratis basisstuk, extra's variëren Vlotte verpakking, prettige ontwikkelaarservaring - je hebt nog wel infrastructuuropties nodig ( BentoML-verpakking voor implementatie ).
Ray Serve Mensen die zich bezighouden met gedistribueerde systemen Infra-afhankelijk Horizontaal schaalbaar, goed voor pipelines - voelt "groot" aan voor kleine projecten ( Ray Serve-documentatie ).

Opmerking: "Zo goed als gratis" is een term uit het echte leven. Want niets is echt gratis. Er zijn altijd wel ergens kosten aan verbonden, zelfs als het om je slaap gaat. 😴

7) Prestaties en schaalbaarheid - latentie, doorvoer en de waarheid 🏁

Prestatieoptimalisatie is waar implementatie een ambacht wordt. Het doel is niet "snel", maar consistent snel genoeg .

Belangrijke meetgegevens die ertoe doen

Veelgebruikte hefbomen om aan te trekken

  • Batchverwerking
    combineert verzoeken om het GPU-gebruik te maximaliseren. Dit is geweldig voor de doorvoer, maar kan de latentie negatief beïnvloeden als je het overdrijft. ( Triton: Dynamische batchverwerking )

  • Kwantisatie
    met een lagere precisie (zoals INT8) kan de inferentie versnellen en het geheugenverbruik verminderen. Kan de nauwkeurigheid enigszins verminderen. Verrassend genoeg is dat soms niet het geval. ( Kwantisatie na training )

  • Compilatie/optimalisatie
    ONNX-export, grafiekoptimalisatoren, TensorRT-achtige flows. Krachtig, maar debuggen kan lastig zijn 🌶️ ( ONNX , ONNX Runtime-modeloptimalisaties )

  • Caching:
    Als invoer zich herhaalt (of als je embeddings kunt cachen), kun je veel tijd besparen.

  • Autoscaling
    schaalt op basis van CPU-/GPU-gebruik, wachtrijdiepte of aanvraagsnelheid. Wachtrijdiepte wordt onderschat. ( Kubernetes HPA )

Een vreemde maar ware tip: meet met testladingen die overeenkomen met de productiegrootte. Kleine testladingen zijn misleidend. Ze lijken beleefd, maar bedriegen je later.

8) Monitoring en observeerbaarheid - ga niet blindelings te werk 👀📈

Modelbewaking is meer dan alleen uptimebewaking. Je wilt weten of:

Wat te monitoren (minimale werkbare set)

Dienstverlening op het gebied van gezondheid

Voorbeeldgedrag

  • Invoerkenmerkverdelingen (basisstatistieken)

  • inbeddingsnormen (voor inbeddingsmodellen)

  • Uitkomstverdelingen (betrouwbaarheid, klassenverdeling, scorebereiken)

  • anomaliedetectie op invoer (garbage in, garbage out)

Data-drift en concept-drift

Loggen is belangrijk, maar niet op de manier van "alles voor altijd loggen" 🪵

Logboek:

Wees voorzichtig met privacy. Je wilt niet dat je logbestanden een datalek worden. ( NIST SP 800-122 )

9) CI/CD- en uitrolstrategieën - behandel modellen als echte releases 🧱🚦

Als je betrouwbare implementaties wilt, bouw dan een pipeline. Zelfs een simpele.

Een solide stroom

  • Unit tests voor voorbewerking en nabewerking

  • Integratietest met een bekende input-output "gouden set"

  • Basislijn voor belastingstests (zelfs een lichte test)

  • Bouw het artefact (container + model) ( beste praktijken voor Docker-builds )

  • Implementeer naar de testomgeving

  • Canary Release voor een klein deel van het verkeer ( Canary Release )

  • Voer het geleidelijk op

  • Automatische terugdraaiing bij het overschrijden van belangrijke drempelwaarden ( Blue-Green Deployment )

Implementatiepatronen die je gemoedsrust bewaren

  • Canary-versie : eerst uitbrengen op 1-5% van het verkeer ( Canary Release )

  • Blauwgroen : de nieuwe versie naast de oude uitvoeren en overschakelen wanneer deze klaar is ( Blauwgroene implementatie ).

  • Schaduwtesten : stuur echt verkeer naar een nieuw model, maar gebruik de resultaten niet (ideaal voor evaluatie) ( Microsoft: Schaduwtesten )

En versiebeheer je eindpunten of routes op basis van de modelversie. Je toekomstige zelf zal je dankbaar zijn. Je huidige zelf zal je ook dankbaar zijn, maar in stilte.

10) Beveiliging, privacy en “gooi alsjeblieft geen informatie uit” 🔐🙃

Beveiliging komt vaak te laat, als een ongenode gast. Het is beter om ze vroeg uit te nodigen.

Praktische checklist

  • Authenticatie en autorisatie (wie mag het model aanroepen?)

  • Snelheidsbeperking (bescherming tegen misbruik en onbedoelde piekbelastingen) ( API Gateway-throttling )

  • Beheer van geheimen (geen sleutels in de code, geen sleutels in configuratiebestanden…) ( AWS Secrets Manager , Kubernetes Secrets )

  • Netwerkbeheer (privé-subnetten, service-to-service-beleid)

  • Auditlogboeken (vooral voor gevoelige voorspellingen)

  • Gegevensminimalisatie (sla alleen op wat nodig is) ( NIST SP 800-122 )

Als het model persoonsgegevens raakt:

  • identificatoren anonimiseren of hashen

  • Vermijd het loggen van onbewerkte gegevens ( NIST SP 800-122 ).

  • Definieer bewaarregels

  • documentgegevensstroom (saai, maar beschermend)

Ook promptinjectie en misbruik van de uitvoer kunnen van belang zijn voor generatieve modellen. Zie ook: ( OWASP Top 10 voor LLM-toepassingen , OWASP: Promptinjectie )

  • Regels voor het opschonen van invoer

  • uitvoerfiltering waar nodig

  • beveiligingsmechanismen voor het aanroepen van tools of databaseacties

Geen enkel systeem is perfect, maar je kunt het wel minder kwetsbaar maken.

11) Veelvoorkomende valkuilen (oftewel de gebruikelijke valstrikken) 🪤

Dit zijn de klassiekers:

Als je dit leest en denkt: "Ja, wij doen er twee van", welkom bij de club. De club heeft snacks en een beetje stress. 🍪

12) Samenvatting - Hoe je AI-modellen implementeert zonder gek te worden 😄✅

De implementatie is waar AI een echt product wordt. Het is niet het meest glamoureuze proces, maar het is wel waar vertrouwen wordt gewonnen.

Korte samenvatting

En ja, het implementeren van AI-modellen kan in het begin aanvoelen alsof je met brandende bowlingballen jongleert. Maar zodra je pipeline stabiel is, is het vreemd genoeg erg bevredigend. Net als het eindelijk opruimen van een rommelige lade... alleen is die lade nu gevuld met productiedata. 🔥🎳

Veelgestelde vragen

Wat het betekent om een ​​AI-model in productie te nemen

Het implementeren van een AI-model omvat doorgaans veel meer dan alleen het beschikbaar stellen van een voorspellings-API. In de praktijk houdt het in dat het model en de bijbehorende afhankelijkheden worden verpakt, een implementatiepatroon wordt gekozen (realtime, batch, streaming of edge), betrouwbaar wordt opgeschaald, de status en afwijkingen worden gemonitord en veilige uitrol- en terugdraaipaden worden opgezet. Een solide implementatie blijft voorspelbaar stabiel onder belasting en is traceerbaar wanneer er iets misgaat.

Hoe kies je tussen realtime, batch, streaming of edge-implementatie?

Kies het implementatiepatroon op basis van wanneer voorspellingen nodig zijn en de beperkingen waarmee u te maken hebt. Realtime API's zijn geschikt voor interactieve ervaringen waarbij latentie een belangrijke factor is. Batchverwerking werkt het beste wanneer vertragingen acceptabel zijn en kostenefficiëntie voorop staat. Streaming is geschikt voor continue gebeurtenisverwerking, vooral wanneer de leveringssemantiek complex wordt. Edge-implementatie is ideaal voor offline gebruik, privacy of ultralage latentie, hoewel updates en hardwarevariaties dan moeilijker te beheren zijn.

Welke versie moet ik kiezen om implementatiefouten zoals "werkt op mijn laptop" te voorkomen?

Versiebeheer niet alleen de modelgewichten. Doorgaans wilt u een versiebeheerd modelartefact (inclusief tokenizers of labelmaps), preprocessing- en featurelogica, inferentiecode en de volledige runtime-omgeving (Python/CUDA/systeembibliotheken). Beschouw het model als een release-artefact met getagde versies en beknopte metadata die schemaverwachtingen, evaluatienotities en bekende beperkingen beschrijven.

Of je nu kiest voor een eenvoudige FastAPI-achtige service of een speciale modelserver voor de implementatie

Een eenvoudige applicatieserver (een FastAPI-achtige aanpak) werkt goed voor vroege producten of eenvoudige modellen, omdat je de controle behoudt over routing, authenticatie en integratie. Een modelserver (TorchServe of NVIDIA Triton-achtig) kan standaard krachtigere batchverwerking, gelijktijdigheid en GPU-efficiëntie bieden. Veel teams kiezen voor een hybride oplossing: een modelserver voor inferentie plus een dunne API-laag voor authenticatie, request shaping en rate limits.

Hoe verbeter je de latentie en doorvoer zonder de nauwkeurigheid te beïnvloeden?

Begin met het meten van de p95/p99-latentie op productiehardware met realistische payloads, aangezien kleine tests misleidend kunnen zijn. Veelgebruikte methoden zijn onder andere batchverwerking (betere doorvoer, mogelijk slechtere latentie), kwantisering (kleiner en sneller, soms met een bescheiden afname van de nauwkeurigheid), compilatie- en optimalisatieprocessen (zoals ONNX/TensorRT) en het cachen van herhaalde invoer of embeddings. Autoscaling op basis van de wachtrijdiepte kan er ook voor zorgen dat de staartlatentie niet onnodig oploopt.

Welke monitoring is nodig naast "het eindpunt is actief"?

Beschikbaarheid alleen is niet voldoende, omdat een service er gezond uit kan zien terwijl de voorspellingskwaliteit achteruitgaat. Monitor minimaal het aanvraagvolume, het foutenpercentage en de latentieverdeling, plus verzadigingssignalen zoals CPU/GPU/geheugen en wachttijd. Voor het gedrag van het model, houd de input- en outputverdeling bij, samen met basissignalen voor afwijkingen. Voeg driftcontroles toe die actie activeren in plaats van ruisende waarschuwingen, en registreer aanvraag-ID's, modelversies en resultaten van schemavalidatie.

Hoe je nieuwe modelversies veilig kunt uitrollen en snel kunt herstellen

Behandel modellen als volwaardige releases, met een CI/CD-pipeline die pre- en postprocessing test, integratiecontroles uitvoert op basis van een "gouden set" en een basislijn voor de belasting vaststelt. Bij rollouts wordt het verkeer bij canary releases geleidelijk opgevoerd, terwijl bij blue-green releases een oudere versie beschikbaar blijft voor onmiddellijke terugval. Shadow testing helpt bij het evalueren van een nieuw model op echt verkeer zonder gebruikers te beïnvloeden. Rollback moet een volwaardig mechanisme zijn, geen bijzaak.

De meest voorkomende valkuilen bij het leren implementeren van AI-modellen

Het klassieke voorbeeld van een scheve verhouding tussen trainings- en productieomgevingen is dat de voorverwerking verschilt tussen training en productie, waardoor de prestaties ongemerkt achteruitgaan. Een ander veelvoorkomend probleem is het ontbreken van schemavalidatie, waarbij een wijziging in de upstream-omgeving de invoer op subtiele wijze verstoort. Teams onderschatten ook de staartlatentie en focussen zich te veel op gemiddelden, negeren de kosten (inactieve GPU's lopen snel op) en slaan de planning voor terugdraaien over. Het monitoren van alleen de uptime is bijzonder riskant, omdat een systeem dat "online maar fout" is, erger kan zijn dan een systeem dat "offline" is.

Referenties

  1. Amazon Web Services (AWS) - Amazon SageMaker: Realtime inferentie - docs.aws.amazon.com

  2. Amazon Web Services (AWS) - Amazon SageMaker Batch Transform - docs.aws.amazon.com

  3. Amazon Web Services (AWS) - Amazon SageMaker Model Monitor - docs.aws.amazon.com

  4. Amazon Web Services (AWS) - Beperking van API Gateway-verzoeken - docs.aws.amazon.com

  5. Amazon Web Services (AWS) - AWS Secrets Manager: Inleiding - docs.aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) - Levenscyclus van de AWS Lambda-uitvoeringsomgeving - docs.aws.amazon.com

  7. Google Cloud - Vertex AI: Een model implementeren op een eindpunt - docs.cloud.google.com

  8. Google Cloud - Overzicht van Vertex AI-modelmonitoring - docs.cloud.google.com

  9. Google Cloud - Vertex AI: Monitor scheefgroei en drift van kenmerken - docs.cloud.google.com

  10. Google Cloud Blog - Dataflow: streamingmodi exact-once versus at-least-once - cloud.google.com

  11. Google Cloud - Cloud Dataflow-streamingmodi - docs.cloud.google.com

  12. Google SRE-boek - Monitoring van gedistribueerde systemen - sre.google

  13. Google Research - De staart op grote schaal - research.google

  14. LiRT (Google AI) - LiRT-overzicht - ai.google.dev

  15. LiRT (Google AI) - LiRT-inferentie op het apparaat - ai.google.dev

  16. Docker - Wat is een container? - docs.docker.com

  17. Docker - Best practices voor Docker-builds - docs.docker.com

  18. Kubernetes - Kubernetes-geheimen - kubernetes.io

  19. Kubernetes - Horizontale Pod Autoscaling - kubernetes.io

  20. Martin Fowler - Kanarie-vrijlating - martinfowler.com

  21. Martin Fowler - Blauw-Groene Implementatie - martinfowler.com

  22. OpenAPI-initiatief - Wat is OpenAPI? - openapis.org

  23. JSON-schema - (verwezen site) - json-schema.org

  24. Protocol Buffers - Overzicht van Protocol Buffers - protobuf.dev

  25. FastAPI - (verwezen site) - fastapi.tiangolo.com

  26. NVIDIA - Triton: Dynamische batchverwerking en gelijktijdige modeluitvoering - docs.nvidia.com

  27. NVIDIA - Triton: Gelijktijdige modeluitvoering - docs.nvidia.com

  28. NVIDIA - Triton Inference Server-documentatie - docs.nvidia.com

  29. PyTorch - TorchServe-documentatie - docs.pytorch.org

  30. BentoML - Verpakking voor implementatie - docs.bentoml.com

  31. Ray - Ray Serve-documentatie - docs.ray.io

  32. TensorFlow - Kwantisering na training (TensorFlow Modeloptimalisatie) - tensorflow.org

  33. TensorFlow - TensorFlow-gegevensvalidatie: detectie van scheefheid in trainingsdata - tensorflow.org

  34. ONNX - (verwezen site) - onnx.ai

  35. ONNX Runtime - Modeloptimalisaties - onnxruntime.ai

  36. NIST (National Institute of Standards and Technology) - NIST SP 800-122 - csrc.nist.gov

  37. arXiv - Modelkaarten voor modelrapportage - arxiv.org

  38. Microsoft - Schaduwtesten - microsoft.github.io

  39. OWASP - OWASP Top 10 voor LLM-aanvragen - owasp.org

  40. OWASP GenAI-beveiligingsproject - OWASP: Prompt Injection - genai.owasp.org

Vind de nieuwste AI in de officiële AI Assistant Store

Over ons

Terug naar de blog