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Workshop: Automatisierte Modell-Deployments

Überwinden Sie die Herausforderung Ihre Modelle verlässlich in Produktivumgebungen zu bringen.

Die Herausforderung

Die Lücke zwischen Model-Entwicklung und Deployment schließen

Data-Science-Teams sind ausgebildet darin, leistungsstarke Modelle zu erstellen, stehen jedoch oft vor erheblichen Hürden, wenn es darum geht, sie in die Produktion zu bringen:

Wissenslücke: Ihre Data Scientists sollten keine DevOps-Experten werden müssen, nur um ihre Arbeit in einen Live-Betrieb bringen zu können.

Deployment-Komplexität: Das gesamte ML-Lifecycle-Management erfordert spezialisiertes Engineering-Wissen, das nicht zu den Standard-Skills eines Data Scientisten gehört.

Monitoring-Blindspots: Ohne robuste Automatisierung können produktive Modelle unbemerkt ausfallen und so Geschäftsergebnisse gefährden.

Unsere Lösung

Ein End-to-End-automatisiertes Deployment

In diesem Workshop lernen Sie, ein automatisiertes Modell-Deployment einzurichten, das eine nahtlose Verbindung zwischen der Modellentwicklung und den Produktionsumgebungen bietet:

Einheitliche Schnittstelle: Einfaches, intuitives Dashboard zur Verwaltung deines gesamten Model-Lifecycles.

High-Performance Inferenz: Optimierter Dienst mit Triton Inference Server für maximalen Durchsatz.

Automatisierte CI/CD-Pipeline: Deployment per Knopfdruck mit umfassenden Tests und Validierung.

Flexible Deployment-Optionen: Unterstützung für europäische Clouds oder große Anbieter (GCP/AWS/Azure).

Unternehmensfähige Infrastruktur: Basierend auf Docker/Kubernetes für Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit.

Umfassendes Monitoring: Echtzeit-Einblicke mit Grafana/Prometheus-Integration.

Warum Unternehmen sich für automatisiertes Modell-Deployment entscheiden

In der schnelllebigen Welt der Künstlichen Intelligenz ist die Fähigkeit, Modelle schnell und effizient zu deployen, ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Viele Unternehmen stehen jedoch vor Hindernissen aufgrund komplexer Infrastrukturanforderungen, einem Mangel an spezialisiertem Wissen und dem ständigen Bedarf an Leistungsüberwachung und -optimierung.

Ein automatisiertes Modell-Deployment beseitigt diese Herausforderungen, indem es eine skalierbare, zuverlässige und kosteneffiziente Lösung für das Modell-Deployment bietet. Mit automatisiertem CI/CD, Echtzeit-Monitoring und nahtloser Integration in deine bestehende Infrastruktur können Unternehmen ihre ML-Operationen straffen, Kosten senken und Innovation beschleunigen

Ihre Mehrwerte

Schnellere Innovation & Marktbereitschaft
Reduzieren Sie die Deployment-Zyklen von Monaten auf Tage, sodass Ihr Unternehmen mit schnellen Iterationen und Funktionsupdates der Konkurrenz voraus bleibt.

Befähigen Sie Ihr Data-Science-Team
Lassen Sie Experten sich auf die Modellentwicklung konzentrieren, anstatt sich mit Deployment-Logistik abzumühen, was die Gesamteffizienz und Produktivität steigert.

Zuverlässiger & skalierbarer Betrieb
Automatisieren Sie Versionskontrolle, Rückrollmechanismen und Leistungsüberwachung, um Konsistenz, Stabilität und geringere Ausfallzeiten sicherzustellen.

Kosteneffizient & ressourcenoptimiert
Nutzen Sie Auto-Scaling und effizientes Infrastrukturmanagement, um Cloud- und Compute-Kosten zu minimieren und gleichzeitig die Leistung zu maximieren.

Durch die Einführung eines automatisierten Ansatzes zum ML-Deployment können Unternehmen Risiken reduzieren, die Effizienz verbessern und sich einen Wettbewerbsvorsprung im KI-getriebenen Markt verschaffen.

Jetzt Workshop-Termin reservieren

Lernen Sie, wie ML-Modell-Deployment mit branchenüblichen Best Practices und modernen Cloud-nativen Tools automatisiert werden können. Egal, ob Sie Data Scientist oder MLOps-Ingenieur sind, dieser Workshop vermittelt Ihnen praktisches Wissen, um Deployments zu optimieren, die Effizienz zu steigern und die Modellleistung zu maximieren.

Entwickelt für Data Scientists, ML-Ingenieure und DevOps-Profis bietet dieser Workshop praktische Strategien, um den Model-Deployment-Prozess zu vereinfachen und zu automatisieren.