Bringe ML-Modelle stabil, sicher und messbar in echte Systeme – mit CI/CD, Monitoring und klaren Betriebsprozessen.
Alle Kurse anzeigen
Baue Retrieval-Augmented Generation (RAG) stabil, schnell und auditierbar mit der passenden Vector-DB-Architektur.
Von Setup bis Governance: Kimi K2.6 sicher betreiben, bewerten und in Workflows integrieren.
Von der sicheren Inbetriebnahme bis zur produktiven Nutzung im Team, inklusive Betrieb, Kostenkontrolle und Governance.
Bewerte Qwen 3.5 und verwandte Alibaba Open Source Modelle nach Qualität, Kosten, Betrieb und Compliance.
Von Setup bis Governance: GLM-5.1 sicher betreiben, evaluieren und in Workflows integrieren.
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
ML-Modelle sicher bauen, deployen und betreiben ohne Internetzugang
Baue KI-Features als Events, nicht als Infrastruktur und bringe sie mit CI/CD sauber in Produktion.
Baue robuste APIs, Pipelines und Deployments für LLM- und ML-Workloads
Baue reproduzierbare Cloud-Infrastruktur, reduziere Drift und nutze KI für Reviews, Tests und sichere Änderungen.
Baue, deploye und betreibe ein KI-Produkt mit MLOps, API und Monitoring.
Treiber, CUDA-Stack, Performance und stabile Deployments für Training und Inference
Wir arbeiten direkt an euren eigenen Themen - effizient und praxisnah.
Von Datensatz bis Deployment: LoRA, DPO, Evaluation und sichere Inferenz in deiner Umgebung.
Vom Container zur skalierbaren Inferenz: Images, Deployments, GPU, Security und Betrieb im Cluster
AI-Agents: Du setzt Fernsteuerung kontrolliert, nachvollziehbar und auditfähig um.
Wähle das passende Llama-Modell für Qualität, Kosten, Latenz und Compliance, mit messbaren Kriterien und praxistauglichen Tests.
Von Architektur bis Betrieb: So bringst Du offene GPT-Modelle sicher in Deine Prozesse.
Baue XAI-Checks in deine ML-Pipeline ein und liefere Erklärungen, die Fachbereiche und Audits akzeptieren.
Wir helfen dir kurz weiter und empfehlen dir das passende Training.
Baue, deploye und betreibe ML-Workloads mit MLOps, Security und Kostenkontrolle in AWS und Microsoft Azure.
Vom Notebook zur überwachten Azure-Deployment-Pipeline mit reproduzierbaren Releases und sauberem Betrieb.
Baue, bewerte und betreibe MiniMax 2.7 praktisch: von Setup, über Prompting bis Anpassung und Kontrolle.
Richte lokale Inferenz ein, bewerte Modelle und baue sichere Workflows ohne Cloud-Abhängigkeit.
Triff belastbare Architekturentscheidungen für GPU, Daten, Sicherheit und Kosten, bevor Dein KI-Projekt teuer wird.
Plane, deploye und betreibe LLM-Inferenz on-premises: reproduzierbar, sicher, kostenkontrolliert.
Im Seminar AB-900T00-A: Einführung in Microsoft 365 und AI Administration lernst du, wie du Microsoft 365 sicher administrierst und KI gezielt einsetzt – für schnellere Abläufe, bessere Entscheidungen und..
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie bewährte DevOps-Praktiken auf den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning (ML)-Modellen anwenden können. Der Fokus liegt auf Tools, Automatisierung, Prozessen und..
Das Seminar „MS-4017 – Verwalten und Erweitern von Microsoft 365 Copilot“ vermittelt Ihnen praxisnah, wie Sie Microsoft 365 Copilot als Administrator optimal implementieren, verwalten und an die Anforderungen..
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
Keine Schulungen gefunden
Bitte passe deine Filter an.
MLOps verbindet Machine Learning mit Software Engineering und Betrieb. Der Fokus liegt darauf, Modelle nicht nur zu trainieren, sondern sie zuverlässig in Produktion zu bringen: reproduzierbar, versioniert, testbar und mit klaren Verantwortlichkeiten. In dieser Kategorie findest du Weiterbildungen rund um Model Deployment, CI/CD für ML, Model Registry, Feature Stores sowie den Aufbau robuster ML-Pipelines.
Du arbeitest an praxisnahen Themen wie Packaging und Serving (Batch, Realtime, Streaming), Containerisierung mit Docker, Orchestrierung mit Kubernetes, API-Design, Canary- und Blue-Green-Releases sowie Rollback-Strategien. Ein zentraler Teil ist Observability: Monitoring von Latenz, Kosten und Datenqualität, Drift-Erkennung, Alerting und Incident-Handling. Ergänzend geht es um Governance und Risiko: Zugriffsmodelle, Auditability, Datenschutz, Modellkarten, Dokumentation und Freigabeprozesse.
Das Ziel: Du kannst ML-Systeme so betreiben, dass sie stabil liefern, messbar besser werden und sich in bestehende Plattformen integrieren lassen – ohne dass jedes Deployment ein Einzelprojekt bleibt.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
MLOps und Model Deployment sind die entscheidenden Disziplinen, wenn Machine-Learning-Modelle dauerhaft Nutzen stiften sollen. Viele Teams erreichen starke Ergebnisse im Training, scheitern aber an der Operationalisierung: fehlende Reproduzierbarkeit, manuelle Übergaben, unklare Versionen, instabile Laufzeiten oder keine Transparenz über Daten- und Modellqualität. Genau hier setzen Weiterbildungen in MLOps an.
In Kursen zu MLOps lernst du, wie du End-to-End-ML-Pipelines aufbaust: von Dateningestion und Feature Engineering über Training und Evaluation bis hin zu Deployment und Monitoring. Typische Inhalte sind CI/CD für Machine Learning, Model Registry und Versionierung, automatisierte Tests (Daten- und Modelltests), Infrastructure as Code sowie Release-Strategien wie Canary oder Blue-Green. Beim Model Deployment geht es außerdem um Serving-Architekturen: Batch Scoring, Online Inference via REST/gRPC, Streaming-Setups und skalierbare Bereitstellung mit Docker und Kubernetes.
Ein weiterer Schwerpunkt ist Observability im ML-Betrieb. Du lernst, Drift und Datenqualitätsprobleme zu erkennen, Metriken wie Latenz, Throughput und Kosten zu überwachen und Alerts so zu gestalten, dass sie im Incident-Fall handlungsfähig machen. Ebenso wichtig sind Governance und Compliance: Nachvollziehbarkeit, Audit-Trails, Zugriffskontrollen, Datenschutzanforderungen und dokumentierte Freigaben. Wer MLOps beherrscht, reduziert Produktionsrisiken, beschleunigt Releases und schafft eine belastbare Grundlage, um Modelle kontinuierlich zu verbessern.
