Zum Inhalt springen

Best Practices f├╝r den Einsatz von Modellen

Einf├╝hrung

Die Modellbereitstellung ist der Schritt in einem Computer Vision Projekt, der ein Modell aus der Entwicklungsphase in eine reale Anwendung bringt. Es gibt verschiedene Optionen f├╝r die Modellbereitstellung: Die Cloud-Bereitstellung bietet Skalierbarkeit und einfachen Zugang, die Edge-Bereitstellung verringert die Latenzzeit, indem sie das Modell n├Ąher an die Datenquelle bringt, und die lokale Bereitstellung gew├Ąhrleistet Datenschutz und Kontrolle. Die Wahl der richtigen Strategie h├Ąngt von den Anforderungen deiner Anwendung ab, wobei Geschwindigkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit ber├╝cksichtigt werden m├╝ssen.

Au├čerdem ist es wichtig, bei der Bereitstellung eines Modells die besten Praktiken zu befolgen, denn die Bereitstellung kann sich erheblich auf die Effektivit├Ąt und Zuverl├Ąssigkeit der Leistung des Modells auswirken. In diesem Leitfaden geht es darum, wie du sicherstellst, dass die Bereitstellung deines Modells reibungslos, effizient und sicher verl├Ąuft.

Optionen f├╝r den Einsatz von Modellen

Sobald ein Modell trainiert, ausgewertet und getestet wurde, muss es oft in bestimmte Formate umgewandelt werden, damit es in verschiedenen Umgebungen, wie der Cloud, dem Edge oder lokalen Ger├Ąten, effektiv eingesetzt werden kann.

Mit YOLOv8 kannst du dein Modell in verschiedene Formate exportieren. Wenn du dein Modell zum Beispiel zwischen verschiedenen Frameworks ├╝bertragen musst, ist ONNX ein hervorragendes Werkzeug, und der Export nach YOLOv8 oder ONNX ist einfach. Weitere M├Âglichkeiten, wie du dein Modell reibungslos und effektiv in verschiedene Umgebungen einbinden kannst, erf├Ąhrst du hier.

Auswahl einer Einsatzumgebung

Die Entscheidung, wo du dein Computer Vision Modell einsetzen willst, h├Ąngt von vielen Faktoren ab. Unterschiedliche Umgebungen haben einzigartige Vorteile und Herausforderungen, daher ist es wichtig, diejenige zu w├Ąhlen, die am besten zu deinen Bed├╝rfnissen passt.

Cloud-Bereitstellung

Die Bereitstellung in der Cloud ist ideal f├╝r Anwendungen, die schnell skalieren und gro├če Datenmengen verarbeiten m├╝ssen. Plattformen wie AWS, Google Cloud und Azure machen es einfach, deine Modelle vom Training bis zur Bereitstellung zu verwalten. Sie bieten Dienste wie AWS SageMaker, Google AI Platform und Azure Machine Learning, die dich w├Ąhrend des gesamten Prozesses unterst├╝tzen.

Die Nutzung der Cloud kann jedoch teuer sein, vor allem bei hoher Datennutzung, und du k├Ânntest mit Latenzproblemen konfrontiert werden, wenn deine Nutzer/innen weit von den Rechenzentren entfernt sind. Um Kosten und Leistung im Griff zu behalten, ist es wichtig, die Ressourcennutzung zu optimieren und die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen zu gew├Ąhrleisten.

Edge-Einsatz

Die Edge-Implementierung eignet sich gut f├╝r Anwendungen, die Echtzeit-Reaktionen und geringe Latenzzeiten ben├Âtigen, insbesondere an Orten mit begrenztem oder gar keinem Internetzugang. Der Einsatz von Modellen auf Edge-Ger├Ąten wie Smartphones oder IoT-Gadgets gew├Ąhrleistet eine schnelle Verarbeitung und h├Ąlt die Daten lokal, was den Datenschutz verbessert. Durch den Einsatz auf Edge-Ger├Ąten wird au├čerdem Bandbreite gespart, da weniger Daten an die Cloud gesendet werden.

Allerdings haben Edge-Ger├Ąte oft eine begrenzte Rechenleistung, so dass du deine Modelle optimieren musst. Tools wie TensorFlow Lite und NVIDIA Jetson k├Ânnen dir dabei helfen. Trotz der Vorteile kann es eine Herausforderung sein, viele Ger├Ąte zu warten und zu aktualisieren.

Lokaler Einsatz

Die lokale Bereitstellung ist am besten, wenn der Datenschutz wichtig ist oder wenn es einen unzuverl├Ąssigen oder keinen Internetzugang gibt. Wenn du Modelle auf lokalen Servern oder Desktops ausf├╝hrst, hast du die volle Kontrolle und deine Daten sind sicher. Au├čerdem kann die Latenzzeit verringert werden, wenn sich der Server in der N├Ąhe des Nutzers befindet.

Die lokale Skalierung kann jedoch schwierig und die Wartung zeitaufw├Ąndig sein. Der Einsatz von Tools wie Docker f├╝r die Containerisierung und Kubernetes f├╝r die Verwaltung kann dazu beitragen, die lokale Bereitstellung effizienter zu gestalten. Regelm├Ą├čige Updates und Wartung sind notwendig, damit alles reibungslos l├Ąuft.

Modell-Optimierungstechniken

Die Optimierung deines Bildverarbeitungsmodells tr├Ągt dazu bei, dass es effizient l├Ąuft, vor allem wenn es in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen wie Edge Devices eingesetzt wird. Hier sind einige wichtige Techniken, um dein Modell zu optimieren.

Modellbeschneidung

Pruning reduziert die Gr├Â├če des Modells, indem Gewichte entfernt werden, die nur wenig zum Endergebnis beitragen. Dadurch wird das Modell kleiner und schneller, ohne dass die Genauigkeit wesentlich beeintr├Ąchtigt wird. Beim Pruning werden ├╝berfl├╝ssige Parameter identifiziert und eliminiert, so dass ein kleineres Modell entsteht, das weniger Rechenleistung ben├Âtigt. Es ist besonders n├╝tzlich f├╝r den Einsatz von Modellen auf Ger├Ąten mit begrenzten Ressourcen.

Model Pruning ├ťbersicht

Modell Quantisierung

Bei der Quantisierung werden die Gewichte und Aktivierungen des Modells von hoher Pr├Ązision (wie 32-Bit-Flie├čkommazahlen) in niedrigere Pr├Ązision (wie 8-Bit-Ganzzahlen) umgewandelt. Durch die Verringerung der Modellgr├Â├če wird die Inferenz beschleunigt. Quantisierungsbewusstes Training (QAT) ist eine Methode, bei der das Modell unter Ber├╝cksichtigung der Quantisierung trainiert wird und die Genauigkeit besser erhalten bleibt als eine Quantisierung nach dem Training. Durch die Behandlung der Quantisierung w├Ąhrend der Trainingsphase lernt das Modell, sich auf eine geringere Genauigkeit einzustellen, wodurch die Leistung erhalten bleibt und der Rechenaufwand verringert wird.

├ťbersicht ├╝ber die Modellquantisierung

Wissensdestillation

Bei der Wissensdestillation wird ein kleineres, einfacheres Modell (der Sch├╝ler) trainiert, um die Ergebnisse eines gr├Â├čeren, komplexeren Modells (des Lehrers) zu imitieren. Das Sch├╝lermodell lernt, sich den Vorhersagen des Lehrermodells anzun├Ąhern, sodass ein kompaktes Modell entsteht, das einen Gro├čteil der Genauigkeit des Lehrermodells beibeh├Ąlt. Diese Technik ist von Vorteil, um effiziente Modelle zu erstellen, die sich f├╝r den Einsatz auf Endger├Ąten mit begrenzten Ressourcen eignen.

├ťberblick ├╝ber die Wissensdestillation

Fehlerbehebung bei Einsatzproblemen

Bei der Bereitstellung deiner Computer Vision Modelle kann es zu Problemen kommen, aber wenn du die h├Ąufigsten Probleme und L├Âsungen kennst, kann der Prozess reibungsloser verlaufen. Hier sind einige allgemeine Tipps zur Fehlerbehebung und Best Practices, die dir helfen, Probleme bei der Bereitstellung zu bew├Ąltigen.

Dein Modell ist nach dem Einsatz ungenauer

Wenn die Genauigkeit deines Modells nach dem Einsatz nachl├Ąsst, kann das frustrierend sein. Dieses Problem kann auf verschiedene Faktoren zur├╝ckzuf├╝hren sein. Hier sind einige Schritte, die dir helfen, das Problem zu erkennen und zu beheben:

  • Datenkonsistenz pr├╝fen: ├ťberpr├╝fe, ob die Daten, die dein Modell nach dem Einsatz verarbeitet, mit den Daten ├╝bereinstimmen, auf denen es trainiert wurde. Unterschiede in der Datenverteilung, der Qualit├Ąt oder dem Format k├Ânnen die Leistung erheblich beeintr├Ąchtigen.
  • Vorverarbeitungsschritte validieren: ├ťberpr├╝fe, ob alle Vorverarbeitungsschritte, die w├Ąhrend des Trainings durchgef├╝hrt wurden, auch beim Einsatz konsequent angewendet werden. Dazu geh├Âren die Gr├Â├čen├Ąnderung von Bildern, die Normalisierung von Pixelwerten und andere Datentransformationen.
  • Evaluiere die Umgebung des Modells: Vergewissere dich, dass die Hardware- und Softwarekonfigurationen, die w├Ąhrend des Einsatzes verwendet werden, mit denen der Schulung ├╝bereinstimmen. Unterschiede bei Bibliotheken, Versionen und Hardware-Funktionen k├Ânnen zu Unstimmigkeiten f├╝hren.
  • Modellinferenz ├╝berwachen: Protokolliere Eingaben und Ausgaben in verschiedenen Phasen der Inferenz-Pipeline, um Anomalien zu erkennen. So k├Ânnen Probleme wie Datenverf├Ąlschungen oder unsachgem├Ą├če Handhabung von Modellausgaben erkannt werden.
  • ├ťberpr├╝fe den Modellexport und die Konvertierung: Exportiere das Modell erneut und stelle sicher, dass der Konvertierungsprozess die Integrit├Ąt der Modellgewichte und der Architektur beibeh├Ąlt.
  • Teste mit einem kontrollierten Datensatz: Setze das Modell in einer Testumgebung mit einem von dir kontrollierten Datensatz ein und vergleiche die Ergebnisse mit denen der Trainingsphase. So kannst du feststellen, ob das Problem mit der Einsatzumgebung oder den Daten zusammenh├Ąngt.

Beim Einsatz von YOLOv8 k├Ânnen verschiedene Faktoren die Modellgenauigkeit beeinflussen. Die Konvertierung von Modellen in Formate wie TensorRT beinhaltet Optimierungen wie die Quantisierung von Gewichten und die Fusion von Schichten, was zu geringf├╝gigen Genauigkeitsverlusten f├╝hren kann. Die Verwendung von FP16 (Halbpr├Ązision) anstelle von FP32 (volle Pr├Ązision) kann die Inferenz beschleunigen, aber auch zu numerischen Pr├Ązisionsfehlern f├╝hren. Auch Hardwarebeschr├Ąnkungen wie beim Jetson Nano mit einer geringeren Anzahl von Rechenkernen ( CUDA ) und einer geringeren Speicherbandbreite k├Ânnen die Leistung beeintr├Ąchtigen.

Die Schlussfolgerungen dauern l├Ąnger als erwartet

Wenn du Modelle f├╝r maschinelles Lernen einsetzt, ist es wichtig, dass sie effizient laufen. Wenn die Schlussfolgerungen l├Ąnger dauern als erwartet, kann dies das Nutzererlebnis und die Effektivit├Ąt deiner Anwendung beeintr├Ąchtigen. Hier sind einige Schritte, die dir helfen, das Problem zu erkennen und zu beheben:

  • F├╝hre Aufw├Ąrml├Ąufe durch: Die ersten L├Ąufe beinhalten oft einen Einrichtungsaufwand, der die Latenzmessungen verf├Ąlschen kann. F├╝hre ein paar Aufw├Ąrml├Ąufe durch, bevor du die Latenzzeit misst. Wenn du diese ersten Durchl├Ąufe ausschlie├čt, erh├Ąltst du eine genauere Messung der Leistung des Modells.
  • Optimiere die Inferenzmaschine: Vergewissere dich, dass die Inferenzmaschine vollst├Ąndig f├╝r deine spezifische GPU Architektur optimiert ist. Verwende die neuesten Treiber und Softwareversionen, die auf deine Hardware zugeschnitten sind, um maximale Leistung und Kompatibilit├Ąt zu gew├Ąhrleisten.
  • Asynchrone Verarbeitung verwenden: Asynchrone Verarbeitung kann helfen, die Arbeitslast effizienter zu bew├Ąltigen. Verwende asynchrone Verarbeitungstechniken, um mehrere Schlussfolgerungen gleichzeitig zu verarbeiten, um die Last zu verteilen und Wartezeiten zu reduzieren.
  • Profil der Inferenz-Pipeline: Die Identifizierung von Engp├Ąssen in der Inferenz-Pipeline kann helfen, die Ursache f├╝r Verz├Âgerungen zu finden. Verwende Profiling-Tools, um jeden Schritt des Inferenzprozesses zu analysieren und alle Phasen zu identifizieren und zu beheben, die zu erheblichen Verz├Âgerungen f├╝hren, z. B. ineffiziente Schichten oder Probleme bei der Daten├╝bertragung.
  • Angemessene Pr├Ązision verwenden: Wenn du eine h├Âhere Genauigkeit als n├Âtig verwendest, kann das die Inferenzzeiten verlangsamen. Probiere aus, ob du eine niedrigere Genauigkeit, wie FP16 (halbe Genauigkeit), anstelle von FP32 (volle Genauigkeit) verwenden kannst. FP16 kann zwar die Inferenzzeit verk├╝rzen, aber auch die Modellgenauigkeit beeintr├Ąchtigen.

Wenn du beim Einsatz von YOLOv8 mit diesem Problem konfrontiert wirst, bedenke, dass YOLOv8 verschiedene Modellgr├Â├čen anbietet, z. B. YOLOv8n (nano) f├╝r Ger├Ąte mit geringerer Speicherkapazit├Ąt und YOLOv8x (extra-large) f├╝r leistungsf├Ąhigere GPUs. Wenn du die richtige Modellvariante f├╝r deine Hardware w├Ąhlst, kannst du die Speichernutzung und die Verarbeitungszeit ausgleichen.

Bedenke auch, dass sich die Gr├Â├če der Eingabebilder direkt auf die Speichernutzung und die Verarbeitungszeit auswirkt. Geringere Aufl├Âsungen verringern den Speicherbedarf und beschleunigen die Schlussfolgerungen, w├Ąhrend h├Âhere Aufl├Âsungen die Genauigkeit verbessern, aber mehr Speicher und Rechenleistung erfordern.

Sicherheitserw├Ągungen bei der Modellimplementierung

Ein weiterer wichtiger Aspekt des Einsatzes ist die Sicherheit. Die Sicherheit deiner eingesetzten Modelle ist entscheidend, um sensible Daten und geistiges Eigentum zu sch├╝tzen. Hier sind einige Best Practices, die du f├╝r eine sichere Modellbereitstellung befolgen kannst.

Sichere Daten├╝bertragung

Es ist sehr wichtig, dass die zwischen Kunden und Servern gesendeten Daten sicher sind, damit sie nicht von Unbefugten abgefangen oder eingesehen werden k├Ânnen. Du kannst Verschl├╝sselungsprotokolle wie TLS (Transport Layer Security) verwenden, um Daten w├Ąhrend der ├ťbertragung zu verschl├╝sseln. Selbst wenn jemand die Daten abf├Ąngt, kann er sie nicht lesen. Du kannst auch eine Ende-zu-Ende-Verschl├╝sselung verwenden, die die Daten auf dem gesamten Weg von der Quelle bis zum Ziel sch├╝tzt, sodass niemand dazwischen auf sie zugreifen kann.

Zugangskontrollen

Es ist wichtig zu kontrollieren, wer auf dein Modell und seine Daten zugreifen kann, um eine unbefugte Nutzung zu verhindern. Verwende starke Authentifizierungsmethoden, um die Identit├Ąt von Nutzern oder Systemen zu ├╝berpr├╝fen, die auf das Modell zugreifen wollen, und ziehe eine zus├Ątzliche Sicherheit durch eine Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) in Betracht. Richte eine rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) ein, um Berechtigungen auf der Grundlage von Benutzerrollen zuzuweisen, damit Personen nur Zugriff auf das haben, was sie brauchen. F├╝hre detaillierte Audit-Protokolle, um alle Zugriffe und ├änderungen am Modell und seinen Daten zu verfolgen, und ├╝berpr├╝fe diese Protokolle regelm├Ą├čig, um verd├Ąchtige Aktivit├Ąten zu erkennen.

Modell-Verschleierung

Um dein Modell vor Reverse-Engineering oder Missbrauch zu sch├╝tzen, kannst du es verschleiern. Dazu geh├Ârt die Verschl├╝sselung von Modellparametern, wie z. B. weights and biases in neuronalen Netzen, um es Unbefugten zu erschweren, das Modell zu verstehen oder zu ver├Ąndern. Du kannst auch die Architektur des Modells verschleiern, indem du Schichten und Parameter umbenennst oder Dummy-Schichten hinzuf├╝gst, um es Angreifern zu erschweren, das Modell zur├╝ckzuentwickeln. Du kannst das Modell auch in einer sicheren Umgebung bereitstellen, z. B. in einer sicheren Enklave oder in einer vertrauensw├╝rdigen Ausf├╝hrungsumgebung (TEE), um es w├Ąhrend der Inferenz zus├Ątzlich zu sch├╝tzen.

Tausche Ideen mit deinen Mitsch├╝lern aus

Teil einer Community von Computer-Vision-Enthusiasten zu sein, kann Ihnen helfen, Probleme zu l├Âsen und schneller zu lernen. Hier sind einige M├Âglichkeiten, sich zu vernetzen, Hilfe zu erhalten und Ideen auszutauschen.

Ressourcen der Gemeinschaft

  • GitHub Issues: Erkunde das YOLOv8 GitHub Repository und nutze die Registerkarte Issues, um Fragen zu stellen, Fehler zu melden und neue Funktionen vorzuschlagen. Die Community und die Betreuer sind sehr aktiv und bereit zu helfen.
  • Ultralytics Discord Server: Tritt dem Ultralytics Discord-Server bei, um mit anderen Nutzern und Entwicklern zu chatten, Unterst├╝tzung zu erhalten und deine Erfahrungen zu teilen.

Offizielle Dokumentation

  • Ultralytics YOLOv8 Dokumentation: In der offiziellen Dokumentation YOLOv8 findest du ausf├╝hrliche Anleitungen und hilfreiche Tipps zu verschiedenen Computer Vision Projekten.

Die Verwendung dieser Ressourcen hilft Ihnen, Herausforderungen zu l├Âsen und ├╝ber die neuesten Trends und Praktiken in der Community f├╝r maschinelles Sehen auf dem Laufenden zu bleiben.

Fazit und n├Ąchste Schritte

Wir haben einige Best Practices vorgestellt, die du beim Einsatz von Computer Vision Modellen beachten solltest. Durch die Sicherung von Daten, die Kontrolle des Zugriffs und die Verschleierung von Modelldetails kannst du sensible Informationen sch├╝tzen und gleichzeitig daf├╝r sorgen, dass deine Modelle reibungslos funktionieren. Au├čerdem haben wir besprochen, wie du mit Strategien wie Aufw├Ąrml├Ąufen, der Optimierung von Engines, asynchroner Verarbeitung, der Erstellung von Profilen in Pipelines und der Wahl der richtigen Pr├Ązision h├Ąufige Probleme wie eine geringere Genauigkeit und langsame Schlussfolgerungen l├Âsen kannst.

Nach dem Einsatz deines Modells ist der n├Ąchste Schritt die ├ťberwachung, Wartung und Dokumentation deiner Anwendung. Regelm├Ą├čige ├ťberwachung hilft dabei, Probleme schnell zu erkennen und zu beheben, die Wartung h├Ąlt deine Modelle auf dem neuesten Stand und funktionsf├Ąhig, und eine gute Dokumentation h├Ąlt alle ├änderungen und Aktualisierungen fest. Diese Schritte werden dir helfen, die Ziele deines Computer Vision Projekts zu erreichen.

FAQ

Was sind die besten Methoden f├╝r den Einsatz eines maschinellen Lernmodells mit Ultralytics YOLOv8 ?

Beim Einsatz eines maschinellen Lernmodells, insbesondere mit Ultralytics YOLOv8 , gibt es mehrere Best Practices, um Effizienz und Zuverl├Ąssigkeit zu gew├Ąhrleisten. W├Ąhle zun├Ąchst die Einsatzumgebung, die deinen Anforderungen entspricht - Cloud, Edge oder lokal. Optimiere dein Modell durch Techniken wie Pruning, Quantisierung und Wissensdestillation f├╝r einen effizienten Einsatz in ressourcenbeschr├Ąnkten Umgebungen. Achte schlie├člich darauf, dass die Datenkonsistenz und die Vorverarbeitungsschritte mit der Trainingsphase ├╝bereinstimmen, um die Leistung zu erhalten. Detailliertere Richtlinien findest du in den Optionen f├╝r die Modellbereitstellung.

Wie kann ich h├Ąufige Probleme beim Einsatz von Ultralytics YOLOv8 Modellen beheben?

Die Fehlerbehebung bei Einsatzproblemen kann in ein paar wichtige Schritte unterteilt werden. Wenn die Genauigkeit deines Modells nach dem Einsatz abnimmt, ├╝berpr├╝fe die Datenkonsistenz, validiere die Vorverarbeitungsschritte und stelle sicher, dass die Hardware-/Softwareumgebung derjenigen entspricht, die du beim Training verwendet hast. Wenn die Inferenzzeiten zu langsam sind, f├╝hre Aufw├Ąrml├Ąufe durch, optimiere deine Inferenz-Engine, verwende asynchrone Verarbeitung und erstelle ein Profil deiner Inferenz-Pipeline. Eine ausf├╝hrliche Anleitung zu diesen Best Practices findest du unter Fehlerbehebung bei der Implementierung.

Wie verbessert die Ultralytics YOLOv8 Optimierung die Leistung des Modells auf Endger├Ąten?

Die Optimierung von Ultralytics YOLOv8 Modellen f├╝r Edge-Ger├Ąte beinhaltet Techniken wie Pruning, um die Modellgr├Â├če zu reduzieren, Quantisierung, um die Gewichte in eine geringere Genauigkeit umzuwandeln, und Wissensdestillation, um kleinere Modelle zu trainieren, die gr├Â├čere Modelle nachahmen. Diese Techniken stellen sicher, dass das Modell auch auf Ger├Ąten mit begrenzter Rechenleistung effizient l├Ąuft. Tools wie TensorFlow Lite und NVIDIA Jetson sind f├╝r diese Optimierungen besonders n├╝tzlich. Mehr ├╝ber diese Techniken erf├Ąhrst du in unserem Abschnitt ├╝ber Modelloptimierung.

Was sind die Sicherheitsaspekte beim Einsatz von Machine Learning-Modellen mit Ultralytics YOLOv8 ?

Sicherheit ist das A und O beim Einsatz von Machine Learning-Modellen. Sorge f├╝r eine sichere Daten├╝bertragung mit Verschl├╝sselungsprotokollen wie TLS. Implementiere robuste Zugriffskontrollen, einschlie├člich starker Authentifizierung und rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC). Modellverschleierungstechniken wie die Verschl├╝sselung von Modellparametern und die Bereitstellung von Modellen in einer sicheren Umgebung wie einer vertrauensw├╝rdigen Ausf├╝hrungsumgebung (TEE) bieten zus├Ątzlichen Schutz. Detaillierte Praktiken findest du unter Sicherheits├╝berlegungen.

Wie w├Ąhle ich die richtige Einsatzumgebung f├╝r mein Ultralytics YOLOv8 Modell?

Die Wahl der optimalen Bereitstellungsumgebung f├╝r dein Ultralytics YOLOv8 Modell h├Ąngt von den spezifischen Anforderungen deiner Anwendung ab. Die Cloud-Bereitstellung bietet Skalierbarkeit und einfachen Zugriff und ist daher ideal f├╝r Anwendungen mit gro├čen Datenmengen. Die Edge-Bereitstellung eignet sich am besten f├╝r Anwendungen mit niedrigen Latenzzeiten, die Echtzeit-Antworten erfordern und Tools wie TensorFlow Lite verwenden. Die lokale Bereitstellung eignet sich f├╝r Szenarien, die einen strengen Datenschutz und eine strenge Kontrolle erfordern. Einen umfassenden ├ťberblick ├╝ber die einzelnen Umgebungen findest du in unserem Abschnitt ├╝ber die Wahl der Einsatzumgebung.



Erstellt am 2024-07-04, Aktualisiert am 2024-07-05
Autoren: glenn-jocher (2), abirami-vina (1)

Kommentare