Deployment of Machine Learning Models in Production - eLearning

Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion - E-Learning

Schließen Sie die Lücke zwischen der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen und deren Bereitstellung in realen Produktionsumgebungen mit dem Kurs „Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen“. Dieses praxisorientierte Programm wurde für angehende KI- und Datenspezialisten entwickelt und vermittelt Ihnen, wie Sie Machine-Learning-Lösungen mithilfe moderner Deployment-, API-, Cloud- und MLOps-Praktiken operationalisieren.

Sie lernen, wie Sie ML-Modelle paketieren und bereitstellen, APIs für die Inferenz (Vorhersage) erstellen, Anwendungen mit Docker containerisieren und skalierbare Bereitstellungen auf Cloud-Plattformen verwalten. Der Kurs führt Sie zudem in das Monitoring, die Automatisierung und in CI/CD-Workflows ein, damit Sie verstehen, wie Machine-Learning-Systeme in Produktionsumgebungen gewartet werden.

Am Ende des Trainings verfügen Sie über praktische Erfahrung in der Bereitstellung von Machine-Learning-Anwendungen, die skalierbar, zuverlässig und bereit für reale geschäftliche Anwendungsfälle sind.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien auf Englisch

• Niveau: Anfänger bis Fortgeschrittene (Beginner - Intermediate)

• 5 Stunden On-Demand-Videos

• 15 angeleitete Praxisübungen (Hands-on)

• 16 automatisch bewertete Tests (Assessments)

• 20 Wissensquizze zur Wiederholung

• 2 umfassende Praxisaufgaben (Assignments)

• Mehr als 20 Stunden empfohlene Lernzeit

• 1 Jahr Zugriff auf die Lernplattform

• Inklusive Zertifikat bei Kursabschluss

Lernziele

• Machine-Learning-Modelle von Grund auf aufbauen

• AWS SageMaker Studio und Jupyter Notebook einrichten und konfigurieren

• Echtzeit-Endpunkte (Real-time Endpoints) bereitstellen und Bereinigungsprozesse verwalten

• Skripte für die Batch-Inferenz mittels Batch Transform entwickeln

• Anwendungsfehler systematisch mit dem Jupyter Notebook debuggen

• MLOps-Workflows auf AWS unter Verwendung von SageMaker implementieren

Zielgruppe

• Machine Learning Engineers

• Data Scientists

• KI-Engineers (AI Engineers)

• Python-Entwickler

• DevOps- und MLOps-Spezialisten

• Software-Engineers, die mit KI-Anwendungen arbeiten

• Studierende und Fachkräfte, die in Rollen der KI-Bereitstellung wechseln möchten

Voraussetzungen

• Grundlegendes Verständnis von Machine-Learning-Konzepten

• Vertrautheit mit der Programmierung in Python

• Basiswissen über APIs und Webanwendungen (empfohlen)

• Ein allgemeines Verständnis von Cloud- oder Software-Deployment-Konzepten ist von Vorteil

Kursinhalt

Einführung

• Was ist Modell-Deployment (Bereitstellung)?

• Arten des Modell-Deployments

• Wie wählt man die passende Art des Modell-Deployments aus?

AWS SageMaker

• AWS SageMaker-Äquivalente auf GCP (Google Cloud) und Azure

• Anmeldung in Ihrem AWS-Konto

• Einrichten von AWS SageMaker Studio

• Öffnen von Jupyter in SageMaker Studio

Modelltraining (Model Training)

• Klonen des Kurs-Repositories

• Herunterladen des Datenteils (Data-Part)

• Explorative Datenanalyse (EDA) und Feature Engineering

• Code für das Basis-Modelltraining

• Das Modell lokal testen

• SageMaker Training Job ausführen

• Hyperparameter-Tuning

• Ergebnisse analysieren

SageMaker Echtzeit-Inferenz (Real-time Inference)

• Architektur der SageMaker Echtzeit-Inferenz

• Erstellen des Inferenz-Skripts

• Bereitstellung des Echtzeit-Endpunkts (Real-time Endpoint Deployment)

• Das Modell aufrufen (Invoke)

• Bereinigung (Cleanup)

• Einführung in Multi-Model-Endpunkte

• Bereitstellung eines Multi-Model-Endpunkts

• Den Multi-Model-Endpunkt aufrufen

• Einführung in Serverless (Serverlose Architektur)

• Bereitstellung als serverlose Inferenz (Serverless Inference)

SageMaker Batch Transform

• Architektur von SageMaker Batch Transform

• Erstellen des Inferenz-Skripts für Batch Transform

• Einen Batch Transform Job auslösen (Trigger)

• Ergebnisse analysieren

MLOps auf SageMaker

• MLOps: Machine Learning Operations verstehen

• Implementierung von MLOps auf der AWS-Cloud mittels SageMaker

• Erstellen eines MLOps-Projekts mit einer SageMaker-Vorlage (Template)

• Codeanalyse der SageMaker-Projektvorlage

• Debuggen von Anwendungsfehlern mit dem Jupyter Notebook

• Code-Änderungen pushen, um die CI/CD-Pipeline auszulösen

• Den Endpunkt testen

• Bereinigung (Cleanup)

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Wird es über die On-Demand-Videos hinaus weitere Lernmaterialien geben?

Absolut! Das On-Demand-Lernerlebnis bietet weit mehr als nur Videos, um eine immersive Lernumgebung zu schaffen. Dazu gehören:

• LERNEN: Interaktive Wissensquizze zur Wiederholung und reale Fallstudien zur Festigung der Konzepte.

• BEWERTEN: Einstufungstests, modulbasierte Tests und Abschlussprüfungen, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

• PRÄSENTIEREN/ÜBEN: Praxisnahe Übungen mit realen Simulationen und Cloud-Labs.

• EINBLICKE GEWINNEN: Echtzeit-Analysen und Berichte, die Ihre Lernfortschritte, Herausforderungen und vorgeschlagenen Bereiche aufzeigen, die Sie für das Meistern der Schlüsselkompetenzen noch einmal vertiefen sollten.

Kann ich diesen Kurs neben meinem Vollzeitjob absolvieren?

Ja! Dieser Kurs ist auf maximale Flexibilität ausgelegt. Da er in einem Onlinemodus zum Selbststudium bereitgestellt wird, können Sie ganz nach eigenem Zeitplan lernen und sich weiterbilden. So lässt sich das Training perfekt mit Ihrem Hauptberuf vereinbaren.

Was bedeutet die Bereitstellung (Deployment) von Machine-Learning-Modellen?

Das Deployment von Machine-Learning-Modellen ist der Prozess, bei dem ein trainiertes ML-Modell in einer Produktionsumgebung verfügbar gemacht wird, sodass es Live-Vorhersagen (Predictions) auf der Grundlage realer Daten generieren kann.

Ist dieser Kurs für Anfänger geeignet?

Ja. Grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und Python werden zwar empfohlen, aber der Kurs ist so aufgebaut, dass er die Lernenden Schritt für Schritt durch alle Deployment-Konzepte führt.

Welche Tools und Technologien werde ich lernen?

Sie arbeiten in diesem Kurs mit wichtigen Tools und Konzepten wie:

• REST-APIs

• Flask oder FastAPI

• Docker-Containern

• Cloud-Deployment-Plattformen (AWS SageMaker)

• CI/CD- und MLOps-Workflows

• Techniken zur Modellüberwachung (Monitoring)

Warum ist das ML-Deployment so wichtig?

Die Bereitstellung ist der entscheidende Schritt, der Machine-Learning-Modelle in echte Geschäftslösungen verwandelt. Ohne das Deployment verbleiben Modelle in einer Testumgebung und können nicht in Live-Anwendungen oder Produktionssystemen genutzt werden.

Sammle ich auch praktische Erfahrung?

Ja. Der Fokus des Kurses liegt ganz klar auf der praktischen Umsetzung. Sie lernen direkt, wie man Machine-Learning-Modelle in realistischen Szenarien bereitstellt und verwaltet.

Welche Berufsbilder profitieren von diesem Kurs?

Dieses Training ist besonders wertvoll für Karrieren als:

• Machine Learning Engineer

• KI-Engineer (AI Engineer)

• MLOps Engineer

• Data Scientist

• Backend-Entwickler für KI-Systeme

Deckt der Kurs das Deployment in der Cloud ab?

Ja, das Training führt Sie intensiv in die Bereitstellungskonzepte für Cloud-Umgebungen und skalierbare Produktionssysteme ein.