Kostenkontrolle bei KI: So bleibt das Budget im Griff
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In einem aktuellen Beitrag von Towards Data Science werden praxisnahe Strategien vorgestellt, mit denen Unternehmen die Kosten beim Skalieren großer Sprachmodelle (LLMs) im Griff behalten können. Der Artikel betont die Bedeutung effizienter Hardwarenutzung, gezielter Modellpruning- und Quantisierungstechniken sowie die Optimierung von Inferenz-Pipelines. Durch kontinuierliches Monitoring und datengetriebene Anpassungen lassen sich Ressourcen gezielt einsetzen und unerwartete Kostenfallen vermeiden. Diese Erkenntnisse bieten einen klaren Fahrplan für Unternehmen, die KI‑Projekte skalieren, ohne das Budget zu sprengen.
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