MLOps – Überblick, Methoden und Technologien
Online-Workshop am 6. November 2023, 9-16 Uhr
Wer bisher nur wenig mit der Operationalisierung von ML-Projekten zu tun gehabt hat, erhält in diesem Workshop den Überblick und eine praxisorientierte Einführung. Damit können Sie sich an die nächsten Schritte Ihres Projekts wagen und gut vorbereitet von den Vorträgen der
MLOps 2023 am 9. November profitieren.
Daher geht es in diesem Workshop darum, die relevantesten Elemente von MLOps selbst anhand von Beispielen umzusetzen. Kernthemen sind dabei:
- Versionierung und Verwaltung von Daten, Experimenten und Modellen: Wie kann ich meine Daten und Modelle effektiv verwalten, ohne den Überblick über meine Änderungen zu verlieren?
- Orchestrierung der verschiedenen Teilprozesse einer ML-Pipeline: Wie kann ich effizient meine Daten aufbereiten, mein Modell trainieren und Vorhersagen treffen – und das immer wieder von vorne?
- MLOps-Praktiken für Continuous Delivery: Wie bekomme ich mein Modell in Produktion, und das regelmäßig, automatisch und zuverlässig?
- Monitoring produktiver ML-Anwendungen: Funktioniert mein Modell auch in der echten Welt oder muss ich es nachjustieren?
Für die Umsetzung in den Hands-on-Übungen kommen verbreitete Werkzeuge wie dvc, mlflow, dagster, FastAPI und ONNX zum Einsatz. Aber auch weitere populäre Werkzeuge wie beispielsweise Airflow, Kubeflow sowie die Angebote der großen Cloud-Anbieter werden in Bezug auf die Fragestellungen eingeordnet.
Vorkenntnisse
Python-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht unbedingt notwendig. Der Fokus liegt auf Nutzung und Nutzungsmöglichkeiten der Tools, weniger auf Programmierung.
Lernziele
Ziel des Workshop ist es, dass Sie für die Herausforderungen in diesem Umfeld Lösungsstrategien kennen. Außerdem können Sie einschätzen, welche Tools Sie bei welchen Problemen unterstützen. Dabei geht der Blick nicht nur auf oben genannten Werkzeuge, sondern ordnet auch weitere populäre Werkzeuge ein, zum Beispiel Airflow, Seldon Core sowie die Angebote der großen Cloud-Anbieter.