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. 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: Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE – Gruppe.
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Kurstyp: PYO
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
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