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Modernes MLOps mit MLflow

Seminardauer: 3 Tage

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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