Transformers: Der endgültige Leitfaden (German Edition)

Kapitel 11. Transformer-Modelleeinsetzen

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, da du nun verschiedene Transformer-Modelle kennst, ist es an der Zeit, sie in die Praxis umzusetzen. Das Bereitstellen von Transformern mit Tools wie vLLM oder SGLang ist auf den meisten großen Cloud-Plattformen wie GCP oder AWS mittlerweile unkompliziert. Daher konzentriert sich dieses Kapitel nicht auf Anleitungen zur Cloud-Bereitstellung, sondern auf die Herausforderungen, die mir beim ersten Einsatz einer Transformer-basierten Anwendung schlaflose Nächte bereitet haben – wie Kosten- und Datenkontrolle, Laufzeit-Engineering, Cache-Verhalten, architekturbezogene Einschränkungen und Infrastrukturstrategie.

Vor diesem Hintergrund ist eine der ersten Entscheidungen, die die Einrichtung deiner Anwendung prägt, die Frage, ob du auf offene oder geschlossene Modelle setzt. Diese Entscheidung ist keine rein technische Frage; sie bestimmt die Fähigkeit deines Unternehmens, Kosten zu kontrollieren, flexibel zu skalieren, das Verhalten zu überprüfen, Modelle anzupassen und langfristige Unabhängigkeit zu wahren.

Es ist auch wichtig zu verstehen, dass die Bereitstellung eines Transformers nicht einfach darin besteht, einen Open-Source-Checkpoint zu nehmen und .generate aufzurufen. In der Produktion wird ein Modell nur zu einer Komponente in einem größeren System, das Routing, Speicherung, Überwachung, Sicherheitsvorkehrungen ...