في هذه الدراسة، نوضح جدوى نشر نماذج نمط بيرت إلى AWS Lambda في بيئة الإنتاج.نظرا لأن النماذج المدربة مسبقا متوفرة بحرية كبيرة جدا بحيث لا يتم نشرها في هذه البيئة، فإننا نستخدم تقارير المعرفة وضبط النماذج على مجموعات البيانات الخاصة بمهام عمليتين في العالم الحقيقي: تحليل المعنويات والتوجيهات النصية الدلالية.نتيجة لذلك، نحصل على نماذج تم ضبطها مجال معين ونشرها في بيئة Serverless.يوضح تحليل الأداء اللاحق أن هذا الحل لا يبلغ فقط عن مستويات الكمون مقبول لاستخدام الإنتاج ولكنه أيضا بديل فعال من حيث التكلفة لنماذج صغيرة إلى متوسطة الحجم لنماذج بيرت، كل ذلك دون أي مرفقات تحتية للبنية التحتية.