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      • Übersicht
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        • Modell mit der Google Cloud Console bereitstellen
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        • Autoscaling für die Inferenz verwenden
        • Bereitgestelltes Modell durch Rolling Deployment ersetzen
        • Bereitstellung eines Modells aufheben und den Endpunkt löschen
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        • Reservierungen mit Online-Inferenz verwenden
        • Flex-Start-VMs für die Inferenz verwenden
        • Spot-VMs für die Inferenz verwenden
      • Onlineinferenz abrufen
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        • AI AutoMetrics ansehen
      • Ressourcen für mehrere Bereitstellungen gemeinsam nutzen
      • Logging von Onlineinferenzen verwenden
    • Batchinferenzen abrufen
      • Batchinferenzen von einem benutzerdefinierten Modell abrufen
      • Reservierungen mit Batchinferenz verwenden
      • Batch-Vorhersage von einem selbst bereitgestellten Model Garden-Modell abrufen
    • Generative KI-Modelle bereitstellen
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      • Offene Llama 3-Modelle mit Cloud TPUs mit mehreren Hosts mit Saxml bereitstellen
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    • Benutzerdefinierte Organisationsrichtlinien
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