MLOps und Model Deployment - Schulung
MLOps und Model Deployment unterstützen Unternehmen dabei, Machine-Learning-Modelle zuverlässig bereitzustellen, zu überwachen und produktiv in bestehende Prozesse einzubinden.
Unsere Schulungen vermitteln praxisnahes Wissen, um Machine-Learning-Modelle professionell bereitzustellen, zu überwachen und in produktiven Umgebungen weiterzuentwickeln.
MLOps und Model Deployment sind wichtige Themenfelder moderner datenbasierter und KI-gestützter Anwendungen. Unternehmen und Organisationen stehen vor der Aufgabe, Machine-Learning-Modelle nicht nur zu entwickeln, sondern sie zuverlässig bereitzustellen, in bestehende Systeme einzubinden und im laufenden Betrieb kontrollierbar zu halten.
Unsere Schulungen im Bereich MLOps und Model Deployment vermitteln praxisnahes Wissen zu zentralen Konzepten, Technologien und Prozessschritten für den produktiven Einsatz von Modellen. Im Mittelpunkt stehen die Bereitstellung von Modellen, die Einbindung in Entwicklungs- und Betriebsprozesse, das Monitoring der Modellleistung sowie die Verwaltung von Versionen, Schnittstellen und Abläufen.
Je nach Schwerpunkt können auch CI/CD für Machine Learning, Containerisierung, Automatisierung, Modellüberwachung, Daten- und Model-Drift, Qualitätsmetriken, Governance und Sicherheitsaspekte eine wichtige Rolle spielen. So entstehen Kompetenzen, mit denen Data-, Entwicklungs- und Betriebsteams KI-Modelle verlässlich in produktive Anwendungen überführen können.
Die Angebote richten sich an Unternehmen und Organisationen, die Mitarbeitende aus Data Science, Softwareentwicklung, IT-Betrieb oder technischen Fachbereichen für produktionsnahe KI- und Machine-Learning-Prozesse qualifizieren möchten.
Mit den Schulungen der IAD GmbH schaffen Sie eine fundierte Grundlage, um MLOps, Model Deployment und den stabilen Betrieb datenbasierter KI-Lösungen im Unternehmenskontext praxisnah umzusetzen.
Unsere Schulungen

MLOps Engineering on AWS

MS-4017 Training: Verwalten und Erweitern von Microsoft 365 Copilot

AB-900T00-A Training: Einführung in Microsoft 365 und AI Administration

Open-Source-LLMs lokal betreiben: Grundkurs

GLM-5.1: Open Source LLM produktiv nutzen

MiniMax 2.7 Training: Das sich selbst-entwickelende Open-Source Model

DeepSeek: Einsatz und Self-Hosting

Llama-Modelle im Vergleich: Nutzen statt Hype

GPT-OSS im Einsatz: OpenAI-Modelle verstehen

Kimi K2.5: OpenSource LLM sofort produktiv

KI-Infrastrukturplanung: On-Premise vs. Cloud

MLOps auf Azure: Modelle produktiv ausrollen

Cloud-native KI auf AWS und Azure: Ready für Production

Erklärbare KI: Warum entscheidet die KI so?

Backend für KI-Systeme: Python & Node.js Advanced Training

Computer Use im Einsatz: Systeme sicher steuern

IaC mit KI: Terraform & GitOps sauber skalieren

LLM Self-Hosting und Deployment

KI-Apps containerisieren mit Podman, Docker & Kubernetes

Open-Source LLM Fine-Tuning für Entwickler

Full-Stack KI-Entwicklung: End-to-End Projekt

Linux Administration für KI-Workloads mit GPUs

