Use cases

Model-Deployment-Planung für ML Engineers

KI-unterstützte ML-Model-Deployment- und Infrastrukturplanung

$5 free credits • Pay-as-you-go • Works with your existing tools

The problems you face today

Docker/Packaging-Drift zwischen Training und Serving

Plan schlägt einheitliches Dockerfile + Build-Args vor

Env/Config-Verteilung (Model-Pfade, Tokens)

Plan mappt .env/.yaml-Dateien und injiziert Variablen sicher

Model-Deployment erfordert komplexe Infrastruktur-Koordination

KI generiert Deployment-Pläne mit Infrastruktur-Anforderungen

Performance- und Scaling-Charakteristiken schwer vorhersagbar

KI modelliert Ressourcen-Nutzung und Scaling-Muster

Model-Versionierung und Rollback-Strategien unklar

KI plant Deployment-Strategien mit sicheren Rollback-Optionen

Serving-Code, Env/Config und Infra-Manifeste mit File-Discovery lokalisieren

Deployment-Plan (Container, Env-Vars, Ressourcen-Targets) mit Validierungs-Gates entwerfen

Build/Publish-Befehle im Terminal mit schrittweisen Genehmigungen ausführen

Endpoints smoke-testen und Logs für Rollback-Bereitschaft erfassen

File-Path-Inventar und Diffs

Container-Build/Run-Befehle

Rollout-Checkpoints und Verifikationsschritte

Hierarchical folder selection, pattern filtering, and AI relevance assessment

Generate multiple implementation approaches using different AI models, then synthesize the best solution

OpenAI GPT‑5 family (GPT‑5 and GPT‑5 Thinking/Pro), historical o‑series (e.g., o3 variants); Anthropic Claude Sonnet 4 and Opus 4.1; Google Gemini 2.5 Pro - availability and features vary by plan and endpoint (ChatGPT vs API).
AI architect merges best insights
Your guidance shapes the merge

Use official vendor docs to confirm features like streaming, function calling, and background mode for each model.