Gevorderd • Les 24

AI-productie deployen: van prototype naar productie

Een AI-prototype dat goed werkt op je laptop is heel wat anders dan een betrouwbare productiesysteem. De stap naar productie omvat latency, kosten, monitoring, fallbacks en veiligheid. Dit is waar veel AI-projecten vastlopen.

Latency en streaming

Taalmodellen zijn traag vergeleken met traditionele API’s. Streaming (het token voor token sturen van de output) verbetert de perceived latency sterk: de gebruiker ziet iets zodra het eerste token binnenkomt. Gebruik streaming bij interactieve toepassingen. Voor batchverwerking is streaming minder relevant.

Kosten beheren

API-kosten schalen lineair met tokenverbruik. Bereken je gemiddelde tokens per aanroep en project dit op het verwachte volume. Caching van veelgestelde vragen en hun antwoorden bespaart kosten. Kies het kleinste model dat voldoet aan de kwaliteitseisen: een klein model voor classificatietaken, een groot model alleen waar nodig.

Monitoring en observability

Log elke AI-aanroep: invoer, uitvoer, tokens, latency en fouten. Dit is essentieel voor debugging, kostenbeheersing en kwaliteitsbewaking. Tools als LangSmith, Braintrust en Langfuse bieden uitgebreide observability voor LLM-applicaties. Stel alerts in op onverwachte kostenpieken of foutpercentages.

Fallbacks en graceful degradation

AI-API’s kunnen traag of onbeschikbaar zijn. Bouw altijd fallbacks in: een eenvoudigere fallback-aanroep, een cached antwoord, of een duidelijke foutmelding. Rate limits zijn een veelvoorkomend probleem bij hoog volume; implementeer exponential backoff en retries. Test je applicatie op wat er gebeurt als de AI-API 30 seconden niet reageert.