Vielen Dank an alle Beteiligten für eine erfolgreiche M3 2024 in Köln! Im Herbst geht es weiter mit M3-Online-Events!

ML Lifecycle Management am Beispiel einer NLP-Anwendung

Dieser Vortrag erkundet den Lebenszyklus von NLP-Anwendungen anhand eines konkreten Beispiels.

Dabei wird der komplette Prozess, angefangen bei der Entwicklung eines Prototyps bis hin zur vollen Produktionsumgebung, mithilfe des Open-Source-Frameworks Haystack und der deepset Cloud durchlaufen.

Schwerpunkte liegen auf der Prototyp-Evaluierung, kontinuierlichem Monitoring und der fortlaufenden Optimierung der Anwendung.

Vorkenntnisse

Wünschenswert wären Grundkenntnisse in Python, jupyter notebook und k8s, sind aber nicht zwingend notwendig.

Lernziele

  • Verstehen des NLP-Anwendungslebenszyklus
  • Effiziente Prototyp-Entwicklung für NLP-Anwendungen
  • Anwendungen nach Produktion bringen mit Haystack und deepset Cloud
  • Umsetzung von Evaluierung, Monitoring und Optimierung in der Praxis

Speaker

 

Thomas Stadelmann
Thomas Stadelmann ist Senior Software Engineer bei deepset, wo er tagtäglich an professionellen Such-Anwendungen und deren Evaluierung arbeitet. Er unterstützt Kund*innen aus verschiedenen Branchen bei der Erstellung von NLP-Anwendungen für den produktiven Einsatz und findet große Freude daran, die neuesten NLP-Technologien öffentlich zugänglich zu machen.

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