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