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MLOps Engineering on AWS

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Module 0: Welcome

  • Course introduction

Module 1: Introduction to MLOps

  • Machine learning operations
  • Goals of MLOps
  • Communication
  • From DevOps to MLOps
  • ML workflow
  • Scope
  • MLOps view of ML workflow
  • MLOps cases

Module 2: MLOps Development

  • Intro to build, train, and evaluate machine learning models
  • MLOps security
  • Automating
  • Apache Airflow
  • Kubernetes integration for MLOps
  • Amazon SageMaker for MLOps
  • Lab: Bring your own algorithm to an MLOps pipeline
  • Demonstration: Amazon SageMaker
  • Intro to build, train, and evaluate machine learning models
  • Lab: Code and serve your ML model with AWS CodeBuild
  • Activity: MLOps Action Plan Workbook

Module 3: MLOps Deployment

  • Introduction to deployment operations
  • Model packaging
  • Inference
  • Lab: Deploy your model to production
  • SageMaker production variants
  • Deployment strategies
  • Deploying to the edge
  • Lab: Conduct A/B testing
  • Activity: MLOps Action Plan Workbook

Module 4: Model Monitoring and Operations

Lab: Troubleshoot your pipeline

The importance of monitoring

Monitoring by design

Lab: Monitor your ML model

Human-in-the-loop

Amazon SageMaker Model Monitor

Demonstration: Amazon SageMaker Pip...

Termin Ort Preis*
08.07.2024- 10.07.2024 Eschborn 2.374,05 €
05.08.2024- 07.08.2024 Hamburg 2.374,05 €
07.10.2024- 09.10.2024 Berlin 2.374,05 €
25.11.2024- 27.11.2024 Hamburg 2.374,05 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage

Alle Termine anzeigen

*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Module 0: Welcome
  • Module 1: Introduction to MLOps
  • Module 2: MLOps Development
  • Module 3: MLOps Deployment
  • Module 4: Model Monitoring and Operations
  • Module 5: Wrap-up
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:

Erforderlich:

  • 'AWS Technical Essentials'
  • 'DevOps Engineering on AWS'
  • 'Practical Data Science with Amazon SageMaker'

Zusätzlich Empfohlen:

  • The Elements of Data Science (digitaler Kurs) oder gleichwertige Erfahrung
  • Machine Learning Terminology and Process (digitaler Kurs)
Zielgruppe:
  • DevOps Engineers
  • ML Engineers
  • Entwickler/Betriebe mit Verantwortung für die Operationalisierung von ML-Modellen
Seminarkennung:
39101
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