Pembuka
Masalah yang sering terjadi
- Model AI yang berhasil di notebook belum tentu siap dipakai di production.
- Saat masuk ke sistem nyata, ada isu latency, fallback, logging, validasi input, monitoring, dan biaya inference.
Cara Berpikir
Yang saya perhatikan lebih dulu
- Bungkus model dalam API yang stabil dan mudah dipantau.
- Siapkan fallback ketika model lambat, gagal, atau menghasilkan output tidak sesuai.
- Catat request, response, dan metrik penting agar performa bisa dievaluasi.
Penutup
Kesimpulan
- Deployment AI adalah pekerjaan engineering, bukan hanya eksperimen model.