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MLOps – Skalier- und wartbare ML-Projekte

In diesem Seminar erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle wartbar und automatisiert betreiben. Sie versionieren Modelle, setzen CI/CD-Pipelines auf und etablieren Monitoring-Strategien für Performance und Stabilität.

Soft skills-pana
Live-Online & Vor Ort
179 Termine
2 Tage

Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB).

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Kursdetails & Termine

Kursbeschreibung

In diesem Seminar erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle wartbar und automatisiert betreiben. Sie versionieren Modelle, setzen CI/CD-Pipelines auf und etablieren Monitoring-Strategien für Performance und Stabilität.

Sie lernen Tools wie MLflow und DVC kennen und setzen damit reproduzierbare und kontrollierbare ML-Prozesse im Unternehmenskontext um - von der Entwicklung bis zur Live-Anwendung.

Hinweis:

Seminarinhalte

Was ist MLOps - und warum ist es notwendig?

  • Herausforderungen im produktiven ML-Betrieb
  • Typische Fehlerquellen und Lösungen

Projektstruktur und Versionierung

  • Daten, Code, Parameter und Modelle nachvollziehbar organisieren

Modell-Tracking mit MLflow

  • Experimente dokumentieren
  • Ergebnisse vergleichen
  • Modelle registrieren

Automatisierung im Trainingsprozess

  • Wiederholbare Abläufe mit einfachen Skripten oder CI-Tools

Monitoring und Nachvollziehbarkeit

  • Modellqualität beobachten
  • Drifts erkennen
  • Retraining vorbereiten

Modellbereitstellung im Unternehmenskontext

  • Deployment-Varianten
  • Modell als API
  • Zusammenarbeit mit DevOps-Teams

Zielgruppe

Nach dem Kurs können Sie ML-Modelle in automatisierte Workflows integrieren, dokumentieren, überwachen und bei Bedarf automatisiert retrainieren.

Voraussetzungen

Erfahrung mit Python und ML-Workflows. Grundkenntnisse im Umgang mit ML-Frameworks (z.?B. Scikit-Learn, TensorFlow oder PyTorch) und gängige DevOps-Tools (Git, Bash) sind hilfreich.

Lernziele

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In diesem Seminar erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Modelle wartbar und automatisiert betreiben. Sie versionieren Modelle, setzen CI/CD-Pipelines auf und etablieren Monitoring-Strategien für Performance und Stabilität.

Sie lernen Tools wie MLflow und DVC kennen und setzen damit reproduzierbare und kontrollierbare ML-Prozesse im Unternehmenskontext um - von der Entwicklung bis zur Live-Anwendung.

Hinweis:

Was ist MLOps - und warum ist es notwendig?

  • Herausforderungen im produktiven ML-Betrieb
  • Typische Fehlerquellen und Lösungen

Projektstruktur und Versionierung

  • Daten, Code, Parameter und Modelle nachvollziehbar organisieren

Modell-Tracking mit MLflow

  • Experimente dokumentieren
  • Ergebnisse vergleichen
  • Modelle registrieren

Automatisierung im Trainingsprozess

  • Wiederholbare Abläufe mit einfachen Skripten oder CI-Tools

Monitoring und Nachvollziehbarkeit

  • Modellqualität beobachten
  • Drifts erkennen
  • Retraining vorbereiten

Modellbereitstellung im Unternehmenskontext

  • Deployment-Varianten
  • Modell als API
  • Zusammenarbeit mit DevOps-Teams

Nach dem Kurs können Sie ML-Modelle in automatisierte Workflows integrieren, dokumentieren, überwachen und bei Bedarf automatisiert retrainieren.

Erfahrung mit Python und ML-Workflows. Grundkenntnisse im Umgang mit ML-Frameworks (z.?B. Scikit-Learn, TensorFlow oder PyTorch) und gängige DevOps-Tools (Git, Bash) sind hilfreich.

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Fragen & Antworten

Hier beantworten wir die häufigsten Fragen zu unseren Kursen, Abläufen und Formaten. Sollten Sie weitere Fragen haben, unterstützen wir Sie gerne persönlich.

MLOps – Skalier- und wartbare ML-Projekte im Überblick