Deployment von Machine Learning Services

Kursüberblick

Deployment von Machine Learning Services bringt trainierte Modelle verpackt, skaliert und versioniert in den Betrieb. Im Zentrum steht Model Serving: Containerisierung, REST- und Streaming-Schnittstellen, Online- und Offline-Inferenz sowie Releaseprozesse mit Rollbacks. Lernziele Modelle in Speicherformaten mit Versionsführung ablegen Servingdienste containerisieren und die Schnittstelle dokumentieren Online- und Offline-Inferenz sowie cloudnative Dienste abwägen Auslastungsbasierte Skalierung einrichten und Antwortzeiten überwachen Releaseprozesse mit stufenweiser Auslieferung und Rollbacks gestalten Kursinhalte Die Verpackung umfasst Speicherformate, Versionsführung und Containerisierung. Servingarchitekturen reichen von Online- und Offline-Inferenz über REST- und Streaming-Schnittstellen bis zur Wahl zwischen klassischen und cloudnativen Diensten. Im Betrieb geht es um Skalierung, Monitoring und Lastspitzen. Releaseprozesse sichern die Inbetriebnahme über Tests, stufenweise Auslieferung und Rollbacks ab. Berufliche Perspektiven Machine Learning Engineer oder ML-Ingenieur mit Schwerpunkt Model Serving MLOps Engineer oder DevOps Engineer zwischen ML- und Plattformteams Platform Engineer für den Betrieb von Inferenzdiensten

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