Bir modelin doğruluk skoru ne kadar yüksek olursa olsun, üretimdeki değeri onu çağıran uygulamaya ne hızda ve ne kararlılıkta yanıt verdiğiyle belirlenir. Model sunum katmanı bu noktada devreye girer: modeli bağımlılıklarıyla birlikte paketler, standart bir arayüzden yayınlar, isteklerin gruplanmasını yönetir ve trafik arttığında yatayda büyür. Doğru kurulmuş bir sunum katmanı aynı zamanda sürüm geçişlerini, A/B karşılaştırmalarını ve geri almayı da mümkün kılar. Program altı modül boyunca sunum katmanını paketlemeden ölçeklemeye kadar kurar. Katılımcılar BentoML ile model servisini paketler, Seldon Core üzerinde Kubernetes dağıtımını gerçekleştirir, dinamik gruplama (adaptive batching) ayarlarını değiştirerek gecikme ve verim etkisini ölçer. Yük testleriyle otomatik ölçekleme davranışı gözlemlenir ve GPU kaynak paylaşımı senaryoları denenir. Katılımcı programdan çalışan bir model sunum servisi ve ölçekleme yapılandırma rehberiyle ayrılır.