Metadaten in MLOps

Im vorherigen Video hast du die Definition von Metadaten kennengelernt: Informationen über die Ausführung der verschiedenen Komponenten einer ML-Pipeline.

In dieser Übung wählst du die Option aus, die Beispiele für Metadaten enthält.

A machine learning pipeline is presented. The pipeline has the following steps: data extraction, data validation, model training, model evaluation, and model validation.

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<Kurs>Vollautomatisiertes MLOps</Kurs>

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Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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In diesem ersten Kapitel motivieren wir den Einsatz von MLOps im industriellen Umfeld. du lernst, warum es wichtig ist, um Wertschöpfung in Unternehmen zu unterstützen. Außerdem frischst du die ML-Phasen auf und fokussierst darauf, wie MLOps diese verbessert. Am Ende des Kapitels erkundest du eine Referenzarchitektur für ein vollautomatisiertes MLOps-System. Diese Architektur nutzt du anschließend, um Komponenten zu beleuchten, die für jedes MLOps-System wichtig sind – und als Ausgangspunkt für den Rest des Kurses dienen.

Exercise 1: Einführung in vollständig automatisiertes MLOps Exercise 2: Versteckte technische Schulden müssen beglichen werden Exercise 3: Versteckte technische Schulden in ML sind anders Exercise 4: Phasen des MLOps-Lebenszyklus Exercise 5: Vollautomatisiertes MLOps Exercise 6: Automatisieren oder nicht automatisieren ...Exercise 7: Für Skalierung bauen Exercise 8: Referenzarchitektur: Vollständig automatisiertes MLOps Exercise 9: Referenzarchitekturen in IT und MLOps Exercise 10: MLOps-Architekturkomponenten

In diesem Kapitel setzt du die Erkundung der zentralen Komponenten fort, aus denen ein vollautomatisiertes MLOps-System besteht. Zuerst betrachtest du die Bedeutung von Orchestrierung in MLOps und wie sie die Effizienz und Skalierbarkeit von ML-Pipelines sicherstellt. Danach schaust du dir verschiedene Deployment-Strategien in MLOps an und lernst, wie du die passende Strategie für dein System auswählst. Abschließend lernst du CI/CD/CT/CM kennen und wie es Orchestrierung und Best Practices ergänzt, um volle Automatisierung in MLOps-Systemen zu erreichen. Mit diesen Lektionen im Gepäck bist du besser gerüstet, ein vollautomatisiertes MLOps-System zu bauen, das effizient, präzise und zuverlässig ist.

Exercise 1: Automatisiertes Experiment-Tracking Exercise 2: Was sollten wir nachverfolgen?Exercise 3: Die große Debatte ums Experiment-Tracking: Auf welcher Seite stehst du?Exercise 4: Was tracken wir hier?Exercise 5: Das Modell-Register Exercise 6: Wirf das Modell nicht über den Zaun!Exercise 7: Der Lebenszyklus von ML-Modellen Exercise 8: Das ist ein Job für die Model Registry!Exercise 9: Der Feature Store in einer automatisierten MLOps-Architektur Exercise 10: Ein Vorteil der Nutzung eines Feature Stores Exercise 11: Die Rollen des Feature Stores Exercise 12: Der Metadaten-Store Exercise 13: Metadaten in MLOps

Aktuelle Übung

Exercise 14: Modell‑Retraining mit dem Metadata Store Exercise 15: Die Rolle des Metadata-Stores beim Monitoring in MLOps

In diesem Kapitel tauchst du in die Welt der Automatisierung ein und lernst, widerstandsfähigere und effizientere ML-Systeme zu entwerfen. Du beginnst mit den Grundlagen der Automatisierung in MLOps-Systemen und entdeckst anschließend die Stärke von Entwurfsmustern und Fail-safe-Mechanismen. Außerdem lernst du, wie du automatisiertes Testen in MLOps-Systemen umsetzt und Hyperparameter-Tuning nutzt, um deine Modelle und Workflows zu optimieren. Am Ende dieses Kapitels verfügst du über das Wissen und die Fähigkeiten, vollautomatisierte MLOps-Systeme zu bauen und zu betreiben, die sowohl effizient als auch zuverlässig sind.

Exercise 1: Einführung in Vollautomatisierung und Best Practices für MLOps Exercise 2: Automatisierung in MLOps-Workflows Exercise 3: Automatisierungsgrade im MLOps Exercise 4: Das Muster für Automatisierung, Monitoring und Incident Response Exercise 5: Ist das ein Entwurfsmuster?Exercise 6: Retraining, Rollback oder Imputation?Exercise 7: Automatisiertes Testen in MLOps Exercise 8: Garbage in – Garbage out … wende Datentests an!Exercise 9: Testing: Traditionell vs. MLOps Exercise 10: Testing: Daten vs. Modell vs. Pipeline Exercise 11: Automatisches Hyperparameter-Tuning Exercise 12: Parameter oder Hyperparameter?Exercise 13: Die Rolle des Hyperparameter-Tunings in MLOps Exercise 14: Hyperparameter-Tuning automatisieren

In diesem letzten Kapitel vertiefst du die zentralen Komponenten einer automatisierten MLOps-Architektur. Von automatisiertem Experiment-Tracking und dem Model Registry über den Feature Store bis zur Rolle des Metadata Store: Dieses Kapitel vermittelt dir ein umfassendes Verständnis der Feinheiten eines vollautomatisierten MLOps-Systems. Egal, ob du bereits erfahren bist oder gerade erst anfängst – dieses Kapitel gibt dir das nötige Rüstzeug, um automatisierte MLOps-Workflows zu entwerfen.

Exercise 1: Orchestrierung in MLOps Exercise 2: Warum sollten wir modularisieren?Exercise 3: Orchestrierung: Dev vs. Prod Exercise 4: DAGs in MLOps-Workflows Exercise 5: Orchestrierungsaspekte in MLOps Exercise 6: Automatisierung in MLOps-Bereitstellungsstrategien Exercise 7: Welche Art von Deployment ist das?Exercise 8: Ist das die richtige Deployment-Strategie?Exercise 9: Null Ausfallzeit mit einem Blue/Green Deployment beibehalten Exercise 10: CI/CD/CT/CM in vollständig automatisiertem MLOps Exercise 11: Wie tragen CI/CD/CT/CM zu MLOps bei?Exercise 12: Continuous Monitoring & Continuous Training Exercise 13: CI/CD/CT/CM in MLOps Exercise 14: Zusammenfassung