LLMOps und FinOps: KI-Kosten und Qualität im Griff

Nur 3,6 Prozent der Mittelständler trainieren eigene Modelle; die Betriebsrisiken liegen in der Nutzung von Foundation Models. LLMOps stützt sich auf Evals, Monitoring, Versionierung und Freigabeprozesse, FinOps auf Modell-Routing, Prompt Caching und Batch-Verarbeitung.

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