- Termin
- Inhouse
- Individuell
3.195,15 € inkl. 19% USt.
inkl. Kursmaterial
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie bewährte DevOps-Praktiken auf den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning (ML)-Modellen anwenden können. Der Fokus liegt auf Tools, Automatisierung, Prozessen und Zusammenarbeit, um die Herausforderungen bei der Operationalisierung von ML-Modellen zu bewältigen. Die Schulung behandelt zudem die Überwachung und Reaktion, wenn Modellvorhersagen von vereinbarten Leistungskennzahlen abweichen.
Lernmethodik:
- Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis
- Interaktion mit projekterfahrenen Trainern
- Praxisübungen und Diskussionen zur Vertiefung
Zusammenfassung und weitere Hinweise:
- Zertifizierungen: Dieser Kurs vermittelt praktische Kenntnisse, die für den Aufbau robuster MLOps-Pipelines auf AWS erforderlich sind.
- Unterlagen: Der Kurs basiert auf offiziellen AWS-Unterlagen und Systemumgebungen.
Zielgruppe
- DevOps-Ingenieure
- ML-Ingenieure
- Entwickler mit Verantwortung für die Operationalisierung von ML-Modellen
Voraussetzungen für die Schulung
Für eine optimale Teilnahme empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:
2.374,05 € inkl. 19% USt.
892,50 € inkl. 19% USt.
Kursinhalte
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
Buchen ohne Risiko
Sie zahlen erst nach erfolgreicher Schulung. Keine Vorkasse.
Lernen von Experten
Zertifizierte und praxiserfahrene TrainerInnen
Inklusive
Mittagessen, Kursmaterial, Zertifikat, WLAN, Getränke uvm.
Gruppengröße
Maximal 8 TeilnehmerInnen
Sprache
Deutsch (Englisch auf Wunsch)
Förderungen
Bis zu 100% Kostenübernahme!
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