MLOps – Überblick, Methoden und Technologien
Online-Workshop am 29. November 2021, 9-16 Uhr
Beim M3-Thementag zu MLOps wurden zahlreiche Aspekte vorgestellt, um Data-Science-Projekte auch erfolgreich in den produktiven Einsatz bringen zu können. Dabei gilt jedoch wie so oft: Übung macht den Meister.
Daher geht es in diesem Workshop darum, die relevanten Elemente von MLOps selbst beispielhaft anzuwenden. Betrachtet werden dabei:
- Dateiversionierung sowie Experiment- und Modellverwaltung: Ein wichtiger Bestandteil nicht nur zu Beginn eines Projektes.
- Orchestrierung verschiedener Teilprozesse einer ML-Pipeline: Daten aufbereiten, Model trainieren, Vorhersagen treffen – und dann alles wieder von vorne.
- MLOps-Praktiken für Continuous Delivery: Wie bekomme ich mein Modell in Produktion, und das regelmäßig und automatisch?
- Monitoring produktiver ML-Anwendungen: Funktioniert das Modell auch in der echten Welt oder muss ich mein Modell nachjustieren?
Dabei lernen Sie unter anderem die Werkzeuge dvc, mlflow, Kubeflow Pipelines, FastAPI und ONNX durch Hands-on-Übungen kennen.
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.