MLOps: Professionalisierung industrieller KI-Workflows
Der Weg von einem funktionierenden KI-Prototyp hin zu einem verlässlichen, produktiven System ist eine der größten Hürden im industriellen Umfeld. Während Prototypen oft in isolierten Jupyter Notebooks entstehen, erfordert der reale Einsatz ein professionelles Management komplexer Artefakte – von Datensätzen über Hyperparameter bis hin zu Trainingsergebnissen. Ohne ein systematisches Vorgehen bei der Versionierung und Konfiguration entstehen „Blackboxes“, die im Betrieb weder skalierbar noch wartbar sind. Wer den Sprung zum MLOps (Machine Learning Operations) verpasst, gefährdet die langfristige Stabilität seiner KI-Anwendungen.
Der Schlüssel zum Erfolg liegt im methodischen Engineering und der Standardisierung Ihrer Workflows. Erfahren Sie, wie Sie Ihre KI-Projekte aus der prototypischen Umgebung in eine professionelle Infrastruktur überführen. In einer Kombination aus Theorie und Live-Coding Sessions vermitteln wir Ihnen den Umgang mit Open-Source-Technologien für Datenversionierung, Experiment-Tracking und automatisierte Pipelines. Machen Sie Ihre KI-Entwicklung reproduzierbar, nachvollziehbar und bereit für den produktiven Einsatz.
-
- Professionelle Entwicklung: Sie lernen den entscheidenden Unterschied zwischen lokaler Prototypisierung und einer standardisierten Projektstruktur kennen, die für den industriellen Einsatz geeignet ist.
- Maximale Nachverfolgbarkeit: Durch Methoden zur Versionierung von Daten, Modellen und Code stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Ergebnisse jederzeit reproduzierbar und auditierbar bleiben.
- Beherrschung von MLOps-Workflows: Sie gewinnen praktische Erfahrung mit Werkzeugen wie GitLab Pipelines und Argo Workflows sowie dem Bereitstellung auf Kubernetes-Clustern (Server-Verbund).
- Direkter Praxistransfer: Dank der Live-Coding Sessions und der Diskussion realer Problemstellungen aus Ihrem Unternehmen können Sie die erlernten Techniken unmittelbar auf Ihre eigenen Projekte übertragen.
-
Die Veranstaltung richtet sich an Personen, die KI-Systeme entwickeln und produktiv einsetzen.
- Data Scientists
- Machine Learning Engineers
- AI Engineers
- Software Engineers mit KI-Fokus
- DevOps- und MLOps-Engineers
- IT-Architekt*innen im KI-Umfeld
- Tech Leads in KI-Projekten
- Entwickler*innen und Forschende im Machine-Learning-Bereich
-
- Format: Webinar / Workshop / Schulung
- Dauer: flexibel (z. B. 1–2 Tage, anpassbar)
- Durchführung: online oder vor Ort
- Praxisanteil: hoch, mit Beispielen und konkreten Anwendungsszenarien
-
Das Format kann individuell auf Ihre Organisation zugeschnitten werden – z. B. durch:
- Integration Ihrer konkreten Anwendungsfälle
- Anpassung an Branche oder Projekttyp
- Vertiefung spezifischer Methoden oder Tools
