Mixture of Experts (MoE) – Egy kapumodell (gating network) irányítja a bemenetet a megfelelő szakértői modellekhez. Csak néhány szakértő aktív egyszerre, így csökkenthető a számítási költség.

Federated Learning – Az adatokat nem kell egy központi modellhez küldeni, hanem a különböző eszközök saját modelleket tanítanak, és a frissítéseket aggregálják egy közös modellbe.

Hierarchikus modellek – Különböző rétegű és specializációjú modellek dolgoznak együtt, például egy nagy nyelvi modell kimenetét finomhangolt kisebb modellek értékelik és javítják.

Agent alapú AI rendszerek – Több kisebb AI ügynök működik együtt, mindegyiknek saját feladata van (pl. egy chatbot egyik része a nyelvtani helyességet ellenőrzi, egy másik a tartalom generálásáért felel).

TensorFlow Serving, Ray Serve vagy akár egy Kubernetes alapú AI infrastruktúra segíthet az elosztott rendszerek kezelésébe.

TensorFlow Serving
https://www.run.ai/guides/tensorflow/tensorflow-serving