MLOps-Plattform mit Kubeflow & MLflow

Referierende:

Frank Schmidt (d-fine GmbH)

Termin: Sonntag, 13:00 - Raum V1 - Dauer 60 Min.

MLOps ist eine Reihe von Methoden, die darauf abzielen, Modelle des maschinellen Lernens zuverlässig und effizient in der Produktion einzusetzen und zu warten. Der Begriff setzt sich zusammen aus „maschinellem Lernen“ und der kontinuierlichen Entwicklungspraxis von DevOps im Softwarebereich. Ähnlich wie bei DevOps- oder DataOps-Ansätzen zielt MLOps darauf ab, die Automatisierung zu erhöhen und die Qualität der Produktionsmodelle zu verbessern und somit schnell und umfangreich Nutzen aus maschinellem Lernen zu ziehen.

d-fine hat in jüngster Vergangenheit Unternehmen bei der Einführung von MLOps-Plattformen unterstützt. In unserem Vortrag geben wir einen allgemeinen Einblick in MLOps sowie in die konkrete Onprem-Einrichtung einer solchen Plattform auf Basis der Open-Source-Tools Kubeflow und MLflow sowie den damit einhergehenden technischen und organisatorischen Herausforderungen. Darüber hinaus zeigen wir anhand eines Beispiels, wie sich eine solche Plattform im praktischen Einsatz bewährt.

Erwünschte Vorkenntnisse: keine