Serverloses maschinelles Lernen bezieht sich auf die Bereitstellung von ML-Schlußcode ohne Bereitstellung oder Verwaltung von Servern. Entwickler verwenden Function-as-a-Service-Plattformen (z. B. AWS Lambda, Azure Functions), um Modellvorhersagen auf Abruf auszuführen. Dieser Ansatz bietet automatische Skalierung, nutzungsabhängige Abrechnung und geringe Betriebskosten.
Die wichtigsten Vorteile von serverlosem ML sind:
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Serverless Machine Learning: Running AI Models Without Managing Infrastructure
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