Inhalte
Tag 1: Einführung in MLOps- Machine Learning Operations (MLOps)
- Ziele von MLOps
- Von DevOps zu MLOps: Parallelen und Unterschiede
- Überblick: ML-Arbeitsablauf und MLOps-Workflow
- Praktische Anwendungsfälle von MLOps
Tag 2: MLOps-Entwicklung- Erstellen, Trainieren und Bewerten von ML-Modellen
- Sicherheit im MLOps-Prozess
- Automatisierung mit Apache Airflow und Kubernetes
- Einsatz von Amazon SageMaker für MLOps
- Integration eigener Algorithmen in MLOps-Pipelines
- Demonstration: Code und Bereitstellung eines ML-Modells mit AWS CodeBuild
Tag 3: MLOps-Bereitstellung und -Überwachung- Modell-Paketierung und Inferenz
- Strategien für die Modellbereitstellung: Produktionsvarianten, A/B-Tests, Edge-Bereitstellung
- Überwachung von ML-Modellen:
- Überwachung durch Design
- Einsatz von Amazon SageMaker Model Monitor, Pipelines, Model Registry und Feature Store
- Reaktionen bei Abweichungen von Leistungskennzahlen
- Fehlersuche und Optimierung von MLOps-Pipelines
Tag 1: Einführung in MLOps- Machine Learning Operations (MLOps)
- Ziele von MLOps
- Von DevOps zu MLOps: Parallelen und Unterschiede
- Überblick: ML-Arbeitsablauf und MLOps-Workflow
- Praktische Anwendungsfälle von ...
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Zielgruppen
DevOps-IngenieureML-IngenieureEntwickler mit Verantwortung für die Operationalisierung von ML-Modellen
Termine und Orte