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MLOps mit MLflow: Effizientes Management von Machine-Learning-Prozessen

Seminar - WissensPiloten GmbH

MLOps mit MLflow – Machine-Learning-Prozesse effizient managen. In dieser Schulung lernen Sie, MLflow gezielt einzusetzen: Experimente dokumentieren, Modelle mit MLflow versionieren und den gesamten ML-Lifecycle reproduzierbar steuern.

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^*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

In dieser Schulung erarbeiten Sie sich fundiertes Praxiswissen zu MLOps mit MLflow. MLflow ist eine offene Plattform, die Teams dabei unterstützt, Machine-Learning-Prozesse transparent, nachvollziehbar und skalierbar zu gestalten. Sie lernen, wie Sie MLflow für Experiment-Tracking, Modellversionierung und den produktiven Einsatz von ML-Modellen nutzen. Anhand praxisnaher Übungen erfahren Sie, wie MLflow im modernen MLOps-Kontext eingesetzt wird – von der Entwicklung bis zur sicheren Überführung in produktive Umgebungen.

Schulungsinhalte

MLOps: Grundlagen, Motivation und Herausforderungen
MLflow vs. DevOps und Alternativen im Überblick
MLflow-Architektur: Tracking, Projects, Models, Registry
MLflow Tracking Server lokal aufsetzen und konfigurieren
Experimente und Runs in MLflow strukturieren
Parameter, Metriken und Artefakte mit MLflow loggen
Runs im MLflow UI vergleichen und analysieren
Modelle in MLflow registrieren, versionieren und verwalten
Model Staging: Experiment zu Staging und Production überführen
Modell-Promotion und -Archivierung in MLflow
MLflow Best Practices für produktive Umgebungen
Security: Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Ressourcenmanagement

Dauer/zeitlicher Ablauf:

Nach Vereinbarung

Teilnahmevoraussetzungen:

Grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und den gängigen ML-Frameworks (z. B. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)

Lehrgangsverlauf/Methoden:

Schulung im Kreis der Mitarbeitenden aus Ihrem Unternehmen: in Absprache mit Ihnen als individuelle Schulung nach Ihren Bedürfnissen.

Material:

Im Preis enthalten sind Ihr WissensPiloten-Zertifikat zum Download, Stift und Notizblock

Förderung:

Bildungsscheck, andere Fördermöglichkeiten auf Anfrage

Zielgruppe:

ML-Ingenieur:innen, Data Scientists, DevOps-Spezialist:innen, die ihre Machine-Learning-Projekte effizient und zukunftssicher gestalten möchten.

Seminarkennung:

ind-290105

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