Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 3-tägigen Seminar „Modernes MLOps mit MLflow“ erfahren Sie, wie das MLOps-Konzept das DevOps-Modell auf den Bereich des Machine Learning überträgt. Sie erstellen und individualisieren MLOps-Pipelines sowie ein ML Model Register mithilfe von MLflow. Moderne MLOps-Frameworks ermöglichen Data Scientists, Data Managern, Database Managern und Machine Learning Developern eine schnellere Umsetzung von geschäftlichem Mehrwert durch Machine Learning.

Das Seminar ist praxisorientiert gestaltet und beinhaltet interaktive Übungen, die den direkten Anwendungsbezug fördern. Unabhängig davon, ob Sie bereits als Data Scientist oder Machine Learning Developer tätig sind – Sie erweitern Ihre Fähigkeiten gezielt, um ML-Projekte noch erfolgreicher umzusetzen.

Teilnehmer - Zielgruppe

Data Scientist

Kurs - Voraussetzungen

Erfahrung in Python
Basics in Cloud (AWS, GCP, Azure)

Seminardauer

3 Tage
09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Einführung MLOps

MLOps Entstehung
MLOps vs DevOps

Einführung MLflow

Was ist MLflow
Open Source Alternativen zu MLFlow
AWS Sagemaker als Alternative zu MLFlow
GCP Vertex AI als ALternative zu MLFlow

MLflow First Steps

Einführung in MLflow Framework
Einführung in MLflow Tracking Server
Einführung in MLflow Model Registry
Aufsetzen MLflow und MLflow Tracking Server local
- Deep Dive Runs & Experiments
- Deep Dive Artifacts, Parameters, Metadata, Metrics
- Deep Dive Models, Model Version & Model Staging
Hello World mit Python3 und MLflow Tracking Server local

MLFlow mit Cloud

Setup MLflow Tracking Server in AWS mit EC2
Hello World mit MLflow Tracking Server auf AWS
MLflow in der Cloud per API Steuern
AWS Sagemaker Training über MLflow CLI & REST API triggern
MLflow Experiment Run zum Model & Model Stage promoten
Model Deployment triggern nach erfolgreichem Model & Model Stage promotion

Best Practices

MLflow Best practices
Security Best Practices

Clean up

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Modernes MLOps mit MLflow

Seminardauer: 3 Tage