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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 schwer zu finden ist.

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, Machine-Learning-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.