Architecting MLOps: Von der AI-Strategie zur MLOps-Plattform
Die Architektur einer zentralen MLOps-Plattform spielt eine wichtige Rolle bei der effizienten und effektiven Verwaltung zahlreicher ML-Projekte mit unterschiedlichen Tech-Stacks. Es ist wichtig, die Architektur aus den Anwendungsfällen und ihren Anforderungen abzuleiten.
In diesem Vortrag werden wir die Bedeutung der Identifizierung von ML-Anwendungsfällen, des Verständnisses der Datenlandschaft und der Definition des MLOps-Stacks untersuchen, um eine Plattformarchitektur zu entwerfen. Wir lernen, wie man ein Design-Toolkit für ML-Projekte verwendet, das die ML-Canvas, die Datalandscape-Canvas und die MLOps-Canvas umfasst, um die Identifizierung von ML-Anwendungsfällen und -Prototyping zu unterstützen.
Vorkenntnisse
Machine Learning und MLOps-Grundlagen
Lernziele
Wir lernen, wie man ein Design-Toolkit für ML-Projekte verwendet, das die ML-Canvas, die Datalandscape-Canvas und die MLOps-Canvas umfasst, um die Identifizierung von ML-Anwendungsfällen und -Prototyping zu unterstützen.
- Date
- 2023-10-12
- Time
- 10:15 - 11:00
- Conference / Event
- data2day
- Venue
- IHK Haus der Wirtschaft, Karlsruhe