Produktionsreife Modelle mit MLOps verbinden methodisch saubere Entwicklung mit zuverlässigem Betrieb. Wer hier durchgängig denkt, bringt Modelle nicht nur in Produktion, sondern hält sie dort verlässlich. Der Kurs zeigt zentrale Bausteine produktionsreifer ML-Lösungen.

!Kursinhalt

!1. Anforderungen an Produktionsreife
*Stabilität, Skalierbarkeit und Beobachtbarkeit
*Sicherheit und Datenschutz
*Klar definierte Service-Levels

!2. Umsetzung in MLOps-Pipelines
*Trainings- und Servingpipelines
*Versionierung von Daten, Modellen und Code
*Automatisierte Tests

!3. Übergang in den Betrieb
*Releaseprozesse und Stufen
*Klare Verantwortlichkeiten
*Pflege bei wachsender Nutzung

!4. Beobachtung und Weiterentwicklung
*Monitoring relevanter Kennzahlen
*Reaktion auf Drift und neue Anforderungen
*Iterative Verbesserung über Releases

!Berufliche Relevanz

*Belastbare Inbetriebnahme produktiver Modelle
*Reduktion ungeplanter Vorfälle im Betrieb
*Schlüsselrolle in skalierenden ML-Organisationen