MLOps mit kleinem Team: Minimal tragfähige Disziplin

Behandeln Sie Trainingsdaten, Features und Modell-Artefakte wie Code: versioniert, reviewbar und reproduzierbar. Wenn Sie das Modell vom letzten Monat nicht neu aufbauen können, haben Sie kein ML-System – sondern ein Forschungsprojekt.

Automatisieren Sie Evaluation auf einem Holdout-Set und loggen Sie Produktions-Inputs und -Outputs für Drift-Debugging. Diese Spuren brauchen Sie beim ersten Mal, wenn die Genauigkeit leise sinkt.

Deployen Sie über dieselben Pipelines wie Anwendungscode – mit Canaries oder Shadow-Traffic, wo das Risiko es verlangt. Managed Endpoints entlasten den Betrieb, während Sie reifen.