MLOps Kurse

In der Schulung AWS - MLOps Engineering on AWS erleben die Teilnehmenden eine Weiterentwicklung der DevOps-Praktiken zur Integration von maschinellem Lernen in die Produktionsumgebung. Sie lernen, wie essentielle Komponenten wie Daten, Modelle und Code optimal zusammenwirken, um ML-Modelle effizient zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Die Teilnehmer arbeiten mit Tools und automatisierten Prozessen, um die reibungslose Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren, Datenwissenschaftlern, Softwareentwicklern und dem Betrieb sicherzustellen und Herausforderungen in der Übergangsphase souverän zu meistern. Ein besonderer Vorteil des Kurses ist die Vermittlung von Verfahren zur Überwachung, die es ermöglichen, bei Abweichungen in der Modellvorhersage zeitnah Maßnahmen zu ergreifen.

Während der Schulung besteht die Möglichkeit, durch interaktive Reflexion und den Austausch mit Kollegen und Dozenten, einen MLOps-Aktionsplan zu entwickeln, der direkt in der eigenen Organisation anwendbar ist. Dieser praxisnahe Ansatz zur Erstellung eines Plans sorgt für nachhaltige Weiterentwicklungsmöglichkeiten im beruflichen Umfeld. Die Schulung wird auf Deutsch gehalten, jedoch sind die Kursmaterialien teilweise in englischer Sprache verfügbar, was den internationalen Standard und die Relevanz der Inhalte unterstreicht.

Dieses Seminar führen wir in Kooperation mit der Fast Lane GmbH durch.

In dieser 3-tägigen Schulung "Einführung in LLMOps -Strategien und Best Practices für den Betrieb von Large Language Models" erlangen Sie ein grundlegendes Verständnis von Large Language Models (LLMs) und deren Anwendungsbereichen in der Industrie. Sie erwerben umfassendes Wissen über LLMOps, einschließlich der Herausforderungen und Lösungen im Betrieb von LLMs, sowie Kenntnisse über gängige Tools und Plattformen wie Databricks und MLflow. Sie lernen Best Practices für den erfolgreichen Betrieb von LLMs kennen und lernen, diese Tools effektiv zu konfigurieren und anzuwenden.

Die Schulung vermittelt auch Fähigkeiten zur Überwachung, Qualitätssicherung, Automatisierung und Synchronisation von LLMs. Ethik und Compliance im Umgang mit LLMs werden ebenfalls behandelt, und Sie werden lernen, LLMs in verschiedenen Umgebungen zu skalieren und zu deployen.

Zum Seminar: Einführung in LLMOps - Strategien und Best Practices für den Betrieb von Large Language Models

In der Schulung erfahren Sie, wie Machine-Learning-Modelle effizient automatisiert und nachhaltig betrieben werden können. Durch den Einsatz von CI/CD-Pipelines und das Versionieren von Modellen erlangen Sie die Fähigkeit, diese konstant auf Performance und Stabilität zu überwachen. Dadurch wird eine langfristige Wartbarkeit Ihrer ML-Projekte gewährleistet.

Die Teilnehmer lernen, MLOps - Skalier- und wartbare ML-Projekte mit bewährten Tools wie MLflow und DVC erfolgreich umzusetzen. Diese Werkzeuge helfen Ihnen dabei, Arbeitsprozesse von der Entwicklung bis hin zur Live-Implementierung im Unternehmensumfeld kontrollierbar zu gestalten. Ein bedeutendes Highlight ist das Aufsetzen von reproduzierbaren ML-Prozessen, die durch diese Ansätze ermöglicht werden.

Dieser Kurs richtet sich an Fachleute, die ihre Kenntnisse in der Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen vertiefen möchten, um Fehler zu minimieren und die Effizienz im Arbeitsalltag zu steigern. Dank des praxisnahen Ansatzes gewinnen Sie Sicherheit im Umgang mit gängigen Herausforderungen im produktiven Betrieb von Machine-Learning-Modellen. Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE - Gruppe.