Cloud Deployment für ML Modelle umfasst eine Reihe spezialisierter Aufgaben - von der Auswahl geeigneter Dienste bis zur Skalierung im Betrieb. Wer hier methodisch vorgeht, kann viele Standardanforderungen schnell abdecken. Der Kurs zeigt zentrale Bausteine cloudbasierter Deployments.

!Kursinhalt

!1. Servingoptionen in der Cloud
*Managed Inference Services
*Container-basierte Deployments
*Serverlose Funktionen

!2. Architektur und Anbindung
*Schnittstellen zu Anwendungen
*Verbindung zu Datenquellen
*Sicherheits- und Berechtigungslogik

!3. Skalierung und Beobachtung
*Autoskalierung und Lastverteilung
*Metriken zu Latenz und Durchsatz
*Reaktion auf Lastspitzen

!4. Lebenszyklus und Pflege
*Versionierung und Releases
*Wechsel zwischen Modellen
*Stilllegung nicht mehr genutzter Dienste

!Berufliche Relevanz

*Tragfähige Inbetriebnahme von Modellen in Cloud-Umgebungen
*Reduktion betrieblicher Risiken
*Profilierung in der Schnittstelle ML und Cloud