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ML im Einsatz: Modelle auf dem Weg in die Produktion

Sobald die Modellentwicklung abgeschlossen ist, stellt sich die große Frage, wie ein Modell in Produktion gelangen kann. In dem vergangenen Jahr kamen zahlreiche Frameworks auf den Markt, die das Ziel haben, Machine Learning in Production zu vereinfachen.

Im Vortrag wird aufgezeigt, welche Schritte notwendig sind, um ein Modell in Produktion zu bringen. Dazu werden auf die verschiedenen Herausforderungen eingegangen und Konzepte sowie Technologien (DVC, ONNX, ..) vorgestellt, die bei der Inbetriebnahme von Modellen sinnvoll sind.

Lernziele

Ziel des Vortrags ist es, zu zeigen, wie ein Modell mithilfe dieses Stacks auf AWS deployt werden kann. Dazu erhalten die Teilnehmer einen Blick auf Open-Source-Techniken wir DVC, ONNX und cortex.

Speaker

Nico Axtmann entwickelt als Machine Learning Engineer datengetriebene Produkte und Lösungen. Derzeit konzentriert er sich vor allem auf die Inbetriebnahme von Modellen in produktiven Umgebungen.

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