Cloud-native KI auf AWS und Azure: Ready für Production
Baue, deploye und betreibe ML-Workloads mit MLOps, Security und Kostenkontrolle in AWS und Microsoft Azure.
Die wichtigsten Themen
AWS/Azure-Service-Mapping
Inference-APIs produktionsreif entwerfen
Container-Deployments für ML-Workloads
MLOps mit Registry und CI/CD-Gates
Security mit IAM/RBAC und Secrets
Drift Monitoring und Kostenkontrolle
Überblick In diesem Seminar lernst du, wie KI-Workloads cloud-native auf AWS und Microsoft Azure geplant und in den Betrieb gebracht werden. Der Weg führt vom ersten Modell bis zum stabilen Endpoint: Containerisierung,...
In diesem Seminar lernst du, wie KI-Workloads cloud-native auf AWS und Microsoft Azure geplant und in den Betrieb gebracht werden. Der Weg führt vom ersten Modell bis zum stabilen Endpoint: Containerisierung, Deployment-Optionen, MLOps-Grundlagen, Security und Observability. Statt Tool-Hopping erhältst du ein klares Mapping der wichtigsten AWS- und Azure-Dienste für Training, Inferenz, Datenhaltung und Orchestrierung.
Im Mittelpunkt steht die Frage, wie aus einem Notebook-Prototyp ein belastbarer Service entsteht. Du übst, wie eine Inference-API strukturiert wird, wie Versionierung und Freigaben organisiert werden und wie typische Produktionsrisiken wie Drift, Kostenexplosion oder zu breite Berechtigungen vermieden werden. Wer AWS-seitig nach dem Seminar tiefer in Pipelines, Model Registry und Betriebsprozesse einsteigen möchte, findet mit MLOps Engineering on AWS eine passende Vertiefung. Am Ende kannst du Architekturen begründen, eine einfache ML-Pipeline skizzieren und Betriebsanforderungen so formulieren, dass Teams sie umsetzen.
Die Themen Notebook-Prototyp versus produktiver Service · Compute-Optionen mit CPU und GPU · Referenzarchitekturen für Training und Inferenz · Datenflüsse, Latenz und Skalierung · Amazon SageMaker AI und Azure Machine Learning...
Cloud-native KI-Architekturen
- Notebook-Prototyp versus produktiver Service
- Compute-Optionen mit CPU und GPU
- Referenzarchitekturen für Training und Inferenz
- Datenflüsse, Latenz und Skalierung
AWS- und Azure-Service-Mapping
- Amazon SageMaker AI und Azure Machine Learning
- Container mit ECR, ECS und EKS
- Container mit ACR und AKS
- Storage mit S3 und ADLS
- Messaging mit SQS, SNS und Service Bus
Deployment für Inferenz
- Inference-API als REST-Service
- REST-Services mit FastAPI oder Flask
- Docker-Images bauen und versionieren
- Endpoint-Optionen für Echtzeit-Inferenz
- Batch-Inferenz und Real-time-Inferenz
MLOps und Governance
- Experiment-Tracking und Model Registry
- Artefakte, Versionen und Freigaben
- CI/CD-Pipelines für ML-Workloads
- Pipeline-Gates und Review-Prozesse
- Audit-Trails und Nachvollziehbarkeit
Security und Responsible AI
- IAM, RBAC und Least Privilege
- Secrets Handling und Zugriffsschutz
- Private Endpoints und VPC/VNet-Muster
- Verschlüsselung und Schlüsselmanagement
- Prompt Injection und Data Leakage
Monitoring, Betrieb und Kosten
- Logs, Metrics, Traces und Alerts
- Model Monitoring und Drift-Erkennung
- Datenqualität und Performance-Messung
- Right-Sizing und Skalierungsstrategien
- SLOs, Runbooks und Incident-Playbooks
Zielgruppe
- Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler, die ML-Modelle als APIs bereitstellen
- Data Scientists mit produktiven Deployments in AWS oder Azure
- ML Engineers und DevOps Engineers mit Verantwortung für Deployment und Betrieb
- IT-Architektinnen und IT-Architekten, die Cloud-native KI-Architekturen bewerten
Das lernst du
- Fundierte Einordnung cloud-nativer KI-Architekturen für Training und Inferenz
- Auswahl passender Container-, Endpoint- und Deployment-Optionen für ML-Workloads
- Umsetzbarer MLOps-Ablauf mit Tracking, Registry, Artefakten und CI/CD-Gates
- Sichere Formulierung von Security-, Monitoring- und Kostenanforderungen für Betriebsteams
- Bewertung typischer Produktionsrisiken wie Drift, Data Leakage und unkontrollierte Skalierung
So arbeiten wir
- Trainer-Input mit Architektur- und Entscheidungsleitfäden
- Geführte Praxisübungen in bereitgestellten Cloud-Umgebungen
- Mini-Workshops: Service-Mapping AWS vs. Azure, Deployment-Entscheidungen
- Checklisten für Betrieb, Security und Kostenkontrolle
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Cloud-Konzepten wie IAM/Rollen, Storage und Netzwerk
- Erste Erfahrung mit Machine-Learning-Begriffen wie Training, Inferenz und Modell
- Grundlagen zu Containern, zum Beispiel aus dem Linux Container Workshop
- Für Azure-Einsteigerinnen und Azure-Einsteiger ist AI-900 Microsoft Azure AI Fundamentals als Vorwissen hilfreich
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag legt die technische Basis für produktive KI-Workloads in AWS und Azure. Die Teilnehmer ordnen zentrale Cloud-Bausteine ein und übertragen einen Modell-Prototyp in ein belastbares Deployment-Muster.
- Vom Notebook zur produktiven Lösung
- Komponenten, Datenflüsse und Latenz
- Training, Inferenz und Skalierung
- AWS/Azure-Service-Mapping für ML-Plattformen
- Container, Storage und Eventing
- Inference-API und Endpoint-Optionen
- Batch-Inferenz und Real-time-Inferenz
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
9:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
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Inhouse-Schulung
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- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
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Firmen-Seminar
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- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Cloud-native KI auf AWS und Azure: Ready für Production
Brauche ich ein eigenes AWS- oder Azure-Konto?
Nein. Falls für Übungen erforderlich, werden passende Umgebungen bereitgestellt. Eigene Lizenzen, Cloud-Abonnements oder Notebooks sind für die Teilnahme nicht notwendig.
Geht es um GenAI oder klassisches Machine Learning?
Der Schwerpunkt liegt auf dem cloud-nativen Bereitstellen und Betreiben von ML-Workloads. Die Muster gelten auch für GenAI-Inferenz, ohne dass das Training auf ein einzelnes Modell oder einen bestimmten Anbieter festgelegt ist.
Lerne ich konkrete Services oder eher Architekturprinzipien?
Beides: Das Seminar liefert ein klares Service-Mapping für AWS und Azure und verbindet es mit Architektur- und Betriebsprinzipien. Dadurch lassen sich Entscheidungen auf eigene Plattformen, Teams und Governance-Vorgaben übertragen.
Ist das ein Programmierkurs?
Nein, das Training ist nicht als reiner Coding-Kurs angelegt. Es gibt Arbeit an Deployments, Schnittstellen und Entscheidungsstrukturen, im Mittelpunkt stehen jedoch Architektur, MLOps-Abläufe und Betriebsfähigkeit.
Welche Vorkenntnisse helfen bei Azure Machine Learning?
Hilfreich sind Grundlagen zu Azure AI Services und Machine-Learning-Begriffen. Wer stärker in Azure einsteigen möchte, kann vorher DP-100 Entwerfen und Implementieren einer Data Scientist Lösung unter Azure oder AI-102 Entwurf und Implementieren einer Azure AI Lösung besuchen.
Welche AWS-Themen werden im Training behandelt?
Das Seminar ordnet zentrale AWS-Bausteine für KI-Workloads ein, darunter Amazon SageMaker AI, Container-Services, Storage, Messaging, Security und Monitoring. Für eine stärkere Data-Science-Vertiefung auf AWS passt ergänzend Practical Data Science mit Amazon SageMaker.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
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Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
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Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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