„Das KI-Modell läuft. Und jetzt?“ – Machine Learning Operations (MLOps) in der Praxis
Nur jedes zweite KI-Modell schafft laut Untersuchungen den Sprung vom Pilotprojekt in den produktiven Betrieb. Und selbst Modelle, die im Betrieb laufen, liefern nach einigen Monaten oft schlechtere Ergebnisse, weil sich die Datenlage verändert hat.
Wer will, dass vielversprechende KI-Initiativen echten geschäftlichen Nutzen liefern, braucht Machine Learning Operations (MLOps). MLOps überträgt DevOps-Prinzipien auf maschinelles Lernen und stellt das Training, die Freigabe und den Betrieb von Künstlicher Intelligenz langfristig sicher.
In unserem Webinar zeigen wir am Beispiel einer Ticket-Klassifizierung, wie Sie einen vollständigen MLOps-Lifecycle in Azure Machine Learning, Azure DevOps und .NET aufbauen: von versionierten Daten über eine feste Schnittstelle zur Anwendung bis hin zum laufenden Monitoring. Sie sehen außerdem, wie ein selbst trainiertes Modell und ein Sprachmodell aus Azure OpenAI im Vergleich abschneiden und wie Sie die Ergebnisqualität Ihres KI-Modells durch gezieltes Monitoring und Nachtraining langfristig sichern.
Das nehmen Sie mit:
• Sie sehen den vollständigen Weg eines ML-Modells von versionierten Daten über Training und Freigabe bis in den produktiven Betrieb.
• Sie erfahren, wie Sie die Trefferquote, Antwortzeit und Kostenlogik eines selbst trainierten Modells und eines Sprachmodells aus Azure OpenAI vergleichen.
• Sie verstehen, wie ein Monitoring Modellverfall frühzeitig erkannt wird.
• Sie sehen, wie Nachtraining und Freigabe eines neuen KI-Modells zur Routine werden, sodass Sie auf sinkende Modellqualität planbar reagieren statt erst, wenn sich Nutzer beschweren.
• Sie erfahren, wie Datenstand, Trainingslauf und Modellversion so verküpft sind, dass Sie zu jeder Vorhersage belegen können, wie sie entstanden ist.
Für wen ist das Webinar?
Das Webinar richtet sich an Data Scientists, ML-Engineers und IT-Verantwortliche, die KI-Modelle in Unternehmen mit Microsoft-Stack zuverlässig vom Prototyp in den produktiven Betrieb bringen wollen.
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Speaker
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Nikolaos Lazaridis