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Vertex AI & MLOps auf Google Cloud

Seminar - GFU Cyrus AG

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, mit Vertex AI leistungsfähige, skalierbare und wartbare ML-Modelle zu entwickeln und produktiv bereitzustellen. Sie können Projekte planen, Daten verwalten, Modelle trainieren und optimieren, deren Qualität fundiert bewerten, Modelle versionieren und deployen sowie Trainings- und Deployment-Workflows automatisieren und überwachen.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Tag 1 - Plattform, Daten, Training & Evaluation
    • Einführung in Vertex AI und MLOps
      • Überblick: Was ist Vertex AI und welche Rolle spielt es im ML-Lebenszyklus?
      • MLOps-Grundprinzipien: Reproduzierbarkeit, Automatisierung, Monitoring, Governance
      • Architektur und zentrale Komponenten (Workbench, Datasets, Training, Model Registry, Endpoints, Pipelines, Feature Store, Model Monitoring)

    • Einrichtung und Grundlagen
      • Projektstruktur, IAM, Berechtigungen und Kostenkontrolle in Google Cloud
      • Vertex AI Workbench als Arbeitsumgebung; SDK und gcloud im Überblick
      • Systemvoraussetzungen und notwendige Dienste

    • Datenimport und -verwaltung
      • Importieren von Daten aus verschiedenen Quellen (CSV, BigQuery/SQL, Cloud Storage)
      • Verwaltung und Organisation von Datasets (tabellarisch, Bild, Text) innerhalb von Vertex AI
      • Datenvorbereitung und Versionierung als Basis reproduzierbarer Experimente

    • Praktische Übung 1: Projekt-Setup und Datenimport
      • Problemstellung: Vertex-AI-Projekt einrichten und einen Beispiel-Datensatz importieren
      • Lösung: Neues Projekt konfigurieren, Daten aus Cloud Storage/BigQuery laden, als verwaltetes Dataset organisieren
      • Ergebnis: Ein funktionsfähiges Vertex-AI-Projekt mit importierten, versionierten Daten

    • Modelltraining und -optimierung
      • Trainingsoptionen: AutoML vs. Custom Training (eigener Container/eigenes Skript)
      • Auswahl geeigneter Algorithmen und Konfiguration der Trainingsparameter
      • Durchführung des Trainings und Überwachung des Trainingsprozesses
      • Hyperparameter-Tuning mit Vertex AI

    • Modellbewertung und -validierung
      • Bewertungsmetriken je Aufgabentyp (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC/AUC, RMSE u. a.)
      • Cross-Validation und weitere Validierungstechniken
      • Vergleich von Modellversionen; Vermeidung typischer Fehlerquellen (Leakage, Overfitting)


  • Tag 2 - Registry, Deployment, Automatisierung & Betrieb
    • Modellversionierung und Registry
      • Model Registry: Modelle versionieren, Metadaten und Lineage verwalten
      • Freigabe-Workflows und Nachvollziehbarkeit

    • Integration und Bereitstellung von Modellen
      • Online-Bereitstellung über Endpoints; Batch-Vorhersagen für große Datenmengen
      • Integration der Modelle in bestehende Anwendungen über APIs
      • Skalierung, Versionswechsel und A/B- bzw. Canary-Strategien

    • Automatisierung und Workflow-Optimierung
      • Vertex AI Pipelines (Kubeflow-basiert): Datenvorbereitung und Training als reproduzierbare Pipeline
      • Orchestrierung mit Cloud Composer (Apache Airflow)
      • Best Practices für die Automatisierung und Optimierung von ML-Workflows
      • CI/CD für ML: vom Experiment zum automatisierten Trainings- und Deployment-Prozess

    • Feature-Management & Monitoring
      • Feature Store: Features konsistent für Training und Serving bereitstellen
      • Model Monitoring: Drift- und Skew-Erkennung, Alarme, Re-Training-Trigger
      • Betriebsaspekte: Logging, Audit, Kostentransparenz

    • Brückenmodul: Generative KI auf Vertex AI
      • Model Garden und Gemini über die Vertex-AI-API als Teil derselben Plattform
      • Einordnung: prädiktive ML-Modelle vs. generative Modelle; wann was sinnvoll ist
      • Grundlagen Prompting/Grounding und Anbindung an bestehende GCP-Dienste

    • Praktische Übung 2: Training, Deployment und Automatisierung
      • Problemstellung: Ein Modell trainieren, evaluieren, registrieren und bereitstellen
      • Lösung: Algorithmus/Verfahren wählen, Training und Tuning durchführen, Modell in der Registry versionieren, über einen Endpoint bereitstellen; optional als Pipeline automatisieren
      • Ergebnis: Ein trainiertes, validiertes und bereitgestelltes Modell, das in einer Anwendung genutzt werden kann


Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, ML-/KI-Ingenieure, Data Engineers, IT-Administratoren und Entwickler, die ML-Modelle auf Google Cloud entwickeln und produktiv betreiben möchten.

Teilnahmevoraussetzungen


Sie verfügen über grundlegende Kenntnisse in Datenanalyse und maschinellem Lernen.

Sie besitzen erste Erfahrungen im Umgang mit Cloud-Computing-Umgebungen.

Sie benötigen Python-Grundkenntnisse für die praktischen Übungen.

Sie sollten mit grundlegenden Konzepten von Datenverarbeitung und Softwareentwicklung vertraut sein.
Seminarkennung:
S7160
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