Aufbau einer skalierbaren ML-Pipeline und API in AWS

Angesichts der raschen Fortschritte in den Bereichen Machine Learning (ML) und künstliche Intelligenz (KI) ist es wichtig, das KI/ML-Modell effizient in Produktionsumgebungen einzusetzen. Dieser Blogbeitrag behandelt eine End-to-End-ML-Pipeline auf AWS SageMaker, die Serverless Computing, ereignisgesteuerte Datenverarbeitung und externe API-Integrationen nutzt. Die nachgelagerte Architektur gewährleistet Skalierbarkeit, Kosteneffizienz und Echtzeit-Zugriff für Anwendungen.