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MLOps in der Praxis: Deployment und Integration von Machine-Learning-Modellen
Kurs
4

Buchungs-Nr.:

36447

MLOps in der Praxis: Deployment und Integration von Machine-Learning-Modellen

Machine-Learning-Projekte werden technisch schnell komplex und erfordern die richtige Herangehensweise, Steuerung und Infrastruktur, um nachhaltig, effizient und skalierbar zu sein. Dieser Kurs bietet mit dem anerkannten MLOps-Framework einen hilfreichen Leitfaden mit Best Practices, Methoden und Werkzeugen, um den Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen optimal zu managen und abzubilden. Du lernst alle MLOps-Stationen - von der Datenversionierung bis zum Monitoring - im Detail kennen.

2 Tage
ca. 16 Stunden Zeitaufwand
Online
Master Class

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Starttermin
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14.1.2025
15.1.2025
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8.4.2025
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4.6.2025
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15.12.2025
16.12.2025
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19.3.2026
20.3.2026
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Modulübersicht

Die folgende Modulübersicht zeigt Termine für den Kursstart am
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Kursübersicht

Inhalte

1. MLOps – was es ist und warum es ohne nicht geht

  • Wenn es ernst wird mit Machine-Learning-Projekten
  • Domänenwissen und Herausforderungen
  • Der MLOps-Zyklus im Überblick
  • MLOps ist mehr als DevOps
  • Die MLOps-Reifegradstufen

2. Datenversionierung und Experiment Tracking

  • Grundlagen und Vorteile von Code- und Datenversionierung
  • Einführung in DVC
  • Übung: Datenversionierung mit DVC
  • Übung: Experiment Tracking mit DVC

3. Data Pipeline Orchestration

  • Grundlagen und Vorteile von Daten-Pipelines
  • Einführung in Dagster
  • Übung: Asset Jobs mit Dagster
  • Übung: Op Jobs mit Dagster

4. Experiment Tracking

  • Parameter, Metriken und Artefakte
  • Grundlagen und Vorteile von Experiment Tracking
  • Experiment Tracking mit MLflow
  • Übung: Experiment Tracking mit MLflow
  • Übung: Model Management mit MLflow

5. CI/CD für Machine Learning

  • Einführung in CI/CD, Abgrenzung von CI/CD für Code
  • Was können wir alles testen?
  • Varianten von CI/CD für ML-Produkte
  • Showcase: Github Actions und CML

6. Deployment und Serving

  • Grundlagen des Machine-Learning-Deployments
  • Unterscheidung Batch-Inferenz und Live-Inferenz
  • Datenvorverarbeitung im Deployment
  • Einführung in Open Neural Network Exchange (ONNX)
  • Übung: FastAPI und ONNX

7. Monitoring

  • Monitoring von ML-Modellen
  • Daten, Metriken, KPIs
  • Anwendungsmetriken
  • Showcase: Monitoring mit evidently.ai

8. MLOps in der Cloud

  • Wann sind Cloud-Lösungen empfehlenswert?
  • Einordnung Amazon Sagemaker, Azure ML Studio und Google Vertex AI
  • Showcase: Model Training mit Azure ML Studio

9. Machine-Learning-Plattformen

  • Wie und wann skaliere ich die Entwicklung meiner ML-Teams?
  • Was ist ein Feature Store?

10. Exkurs: LLMOps

  • Was unterscheidet LLMOps von MLOps?
  • Showcase: companyGPT