MLOps Practices with Red Hat OpenShift AI
AI500
Eine praxisorientierte Einführung in die Implementierung erfolgreicher MLOps-Workflows mit Red Hat OpenShift AI.
Classroom Training
MLOps Practices with Red Hat OpenShift AI
Kursbeschreibung
Der fünftägige Kurs MLOps Enablement with Red Hat AI Enterprise (AI500) vermittelt praxisnah, wie sich Machine-Learning-Modelle zuverlässig entwickeln, bereitstellen und betreiben lassen. Dabei geht es nicht um ein einzelnes Framework, sondern um das Zusammenspiel verschiedener Open-Source-Tools in einem durchgängigen MLOps-Workflow.
Der Kurs basiert auf Red Hat OpenShift AI, Red Hat OpenShift GitOps und Predictive AI. Sie durchlaufen den gesamten Lebenszyklus einer Machine-Learning-Anwendung. Dazu gehören das Experimentieren mit Modellen, automatisierte Trainings-Pipelines, die Bereitstellung in der Produktion und die kontinuierliche Überwachung. Auch Datenversionierung, Feature Stores sowie moderne Bereitstellungsverfahren wie Canary- und Blue-Green-Deployments sind Bestandteil des Trainings.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Zusammenarbeit verschiedener Rollen. Data Scientists, ML Engineers, Platform Engineers, Architekten und IT-Verantwortliche arbeiten gemeinsam an einem realitätsnahen Szenario.
Praktische Übungen vermitteln MLOps-Prinzipien und zeigen, wie sich ML-Modelle effizient und zuverlässig in Produktionsumgebungen betreiben lassen.
Hinweise
- Dieser Kurs basiert auf Red Hat OpenShift AI, Red Hat OpenShift GitOps und Predictive AI.
- Dieser Kurs wird als 5-tägige Präsenz-Schulung angeboten.
KURSINHALT
- Grundlagen von MLOps: Prinzipien, kulturelle Elemente und technische Praktiken.
- Innere Schleife (Inner Loop): Workbench-Erstellung, Datensatz-Analyse und Experiment-Tracking.
- Automatisierung: Aufbau und Durchführung produktiver Trainings-Pipelines.
- Äußere Schleife (Outer Loop): Automatisierung von Workflows und Deployments mittels GitOps.
- Monitoring & Observability: Kontinuierliche Überwachung von Modellen zur Erkennung von Daten-Drift.
- Datenversionierung: Nachverfolgbarkeit und Versionierung von Datensätzen im Zeitverlauf.
- Advanced Deployments: Canary- und Blue-Green-Strategien sowie automatische Skalierung.
- Feature Stores: Homogene Verwaltung von Daten-Features für Training und Serving.
- KI-Sicherheit: Implementierung automatisierter Sicherheitsrichtlinien für ML-Modelle.
ZIELGRUPPE UND VORAUSSETZUNGEN
Zielgruppe
- MLOps-Plattform-Nutzer: Data Scientists, Data Engineers und Applikations-Entwicklungsteams.
- MLOps-Plattform-Anbieter: Machine Learning Engineers (MLEs) und Plattform-Ingenieure.
- Stakeholder: IT-Architekten und Manager, die KI-Workflows optimieren möchten.
Voraussetzungen
- Nehmen Sie an unserem kostenlosen Einstufungstest teil, um festzustellen, ob dieses Angebot optimal zu Ihren Kompetenzen passt
- Grundkenntnisse in Containern, Kubernetes und Red Hat OpenShift (z. B. DO080).
- Umfassende Kenntnisse im Bereich KI-Grundlagen (Red Hat AI Foundations) sind von Vorteil.
PREISE UND SCHULUNGSFORMATE
Schulungsformate
Dauer: 5 Tage
Preis: € 6.650,00 (Private Training auf Anfrage)
Alle Preisangaben verstehen sich ohne gesetzliche Mehrwertsteuer.
Änderungen von Kurspreisen, -inhalten und -dauer vorbehalten.
WEITERFÜHRENDE KURSE UND EXAMEN
- AI501: GenAIOps Enablement with Red Hat AI Enterprise
- EX267: Red Hat Certified Specialist in OpenShift AI Exam
KOSTENLOSER WISSENSTEST
Testen Sie Ihr Red Hat Know-how und finden Sie direkt den passenden Kurs für Ihre Ziele.
UNVERBINDLICHE ANFRAGE
Gemeinsam zum Ziel: Lassen Sie sich individuell beraten und finden Sie Ihr ideales Red Hat Angebot.
UNSER KURSFINDER
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