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
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
Qwen und weitere Alibaba-Modelle: Was lohnt sich?
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
Vektordatenbanken für KI Training: Architektur & Praxis
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
Serverless AI Training
MLOps Training in Air-Gapped Umgebungen
Mistral-KI Training: Europas LLM-Stack im Einsatz
Experimente, Prompts, Modelle und GenAI-Qualität mit MLflow nachvollziehbar steuern
Qdrant-Schulung: RAG und Hybrid Search im Betrieb
Dagster-Schulung für KI-Pipelines
Vektordatenbanken in der Cloud: Pinecone, Weaviate und Co
Vertex AI: ML-Pipelines, die wirklich laufen