Definition
モデルサービングとは、静的にトレーニングされたモデルを取り込み、それを受信リクエストを処理し、推論を実行して結果を返すためのスケーラブルなインフラストラクチャで包むことを指します。主要な課題には、低レイテンシーの維持、高並列リクエストへの対応、モデルのバージョン管理、およびリソースの最適化が含まれます。効果的なモデルサービングは、AIソリューションが実際のビジネス要件を満たし、ユーザーにリアルタイムまたはニアリアルタイムで価値を提供するために不可欠です。
Summary
トレーニング済みの機械学習モデルを実環境（プロダクション）にデプロイし、エンドユーザーに対して予測や出力を生成するプロセス。
Key Concepts
- 推論
- レイテンシー最適化
- スケーラビリティ
- デプロイメント
Use Cases
- リアルタイムレコメンデーションエンジン
- 画像分類API
- 自然言語処理サービス