MLOps auf Azure: Modelle produktiv ausrollen
Microsoft Azure KI Schulungen

MLOps auf Azure: Modelle produktiv ausrollen

Vom Notebook zur überwachten Azure-Deployment-Pipeline mit reproduzierbaren Releases und sauberem Betrieb.

2 Tage
Aufbau

Die wichtigsten Themen

Azure ML Workspace richtig aufsetzen

Model Registry und Versionierung nutzen

CI/CD mit Azure DevOps oder GitHub

Online und Batch Endpoints deployen

Blue/Green und Canary Releases

Monitoring, Alerts und Drift-Checks

Überblick
In diesem Seminar baust Du eine praxistaugliche MLOps-Grundlage auf Azure auf: von der sauberen Struktur im Azure Machine Learning Workspace über reproduzierbares Training bis zur kontrollierten Bereitstellung als Managed Online Endpoint oder Batch Endpoint. Du lernst, wie Du Modelle versionierst, Artefakte in der Model Registry verwaltest und mit Azure DevOps oder GitHub Actions eine CI/CD-Pipeline aufsetzt, die Tests, Registrierung und Deployment nachvollziehbar automatisiert. Ein Schwerpunkt liegt auf Betriebssicherheit: Monitoring, Logging, Alerting sowie Strategien wie Blue/Green oder Canary Releases, damit Du Releases ohne Blindflug ausrollen und bei Bedarf schnell zurückrollen kannst. Ideal, wenn Du ML-Prototypen zuverlässig in produktive Azure-Umgebungen bringen willst.
Wer hier richtig ist
  • Machine-Learning Engineers und Data Scientists mit Produktivierungsauftrag
  • DevOps Engineers, die ML-Workloads auf Azure betreiben
  • Cloud Architects, die MLOps-Standards definieren
  • Engineering Leads, die Release- und Betriebsprozesse für ML verantworten
  • Für alle, die ML-Modelle auf Azure zuverlässig ausrollen und betreiben wollen
Das lernst du
  • Du kannst einen Azure Machine Learning Workspace so strukturieren, dass Training, Registry und Deployment sauber zusammenarbeiten.
  • Du setzt eine nachvollziehbare CI/CD-Pipeline für Registrierung und Bereitstellung von Modellen auf.
  • Du wählst passende Deployment-Varianten (Managed Online Endpoint, Batch Endpoint) und sicherst Releases mit Traffic-Steuerung ab.
  • Du etablierst Monitoring, Alerting und Drift-Bewertung als Basis für stabilen Betrieb.
Die Themen MLOps-Grundlagen auf Azure Lebenszyklus: Training, Registry, Deployment, Monitoring · Rollen, Verantwortlichkeiten, Übergaben zwischen Data Science und Betrieb · Reproduzierbarkeit: Daten, Code, Umgebungen, Artefakte...
  • MLOps-Grundlagen auf Azure
    • Lebenszyklus: Training, Registry, Deployment, Monitoring
    • Rollen, Verantwortlichkeiten, Übergaben zwischen Data Science und Betrieb
    • Reproduzierbarkeit: Daten, Code, Umgebungen, Artefakte
  • Azure Machine Learning Workspace sauber aufsetzen
    • Workspaces, Compute, Environments und Zugriffskonzepte
    • Datastores, Datasets und Versionierung
    • Model Registry und Asset-Management
  • Training und Packaging für Deployment
    • Standardisierte Trainingsjobs und Outputs
    • Conda/Docker Environments für konsistente Runs
    • Scoring Script, Inferenz-Contract und Tests
  • CI/CD für ML mit Azure DevOps oder GitHub
    • Pipeline-Struktur: Build, Test, Register, Deploy
    • Secrets, Service Principals und Managed Identity
    • Promotion: Dev, Test, Prod mit Freigaben
  • Bereitstellung: Online Endpoints und Batch
    • Managed Online Endpoints: Skalierung, Traffic, Rollback
    • Batch Endpoints für geplante Inferenz
    • Blue/Green und Canary Releases in der Praxis
  • Monitoring, Drift und Betrieb
    • Logging, Metriken und Alerting mit Azure Monitor
    • Daten- und Model Drift erkennen und bewerten
    • Runbooks: Incident, Rollback, Retraining-Trigger
So arbeiten wir
  • Kurze Impulse mit klaren Entscheidungsregeln
  • Geführte Hands-on-Übungen in bereitgestellten Azure-Umgebungen
  • Mini-Workshops zu Pipeline-Design, Release-Strategien und Runbooks
  • Checklisten und Vorlagen für die direkte Übertragung in den Arbeitsalltag
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundverständnis von Machine Learning (Training vs. Inferenz) und gängigen Deployment-Konzepten.
  • Erste Erfahrung mit Git und einer CI/CD-Umgebung ist hilfreich.
Dein Fahrplan
Lebenszyklus und Artefakte, Reproduzierbarkeit, Rollen und Übergaben, Zielbild für Azure Machine Learning.
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 erhälst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit jeder Teilnehmer die Aufmerksamkeit bekommt, die er verdient. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.

Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung

Inhouse-Schulungen & Firmenseminare

Inhouse-Schulungen

Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.

Vorteile:

  • Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
  • Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
  • Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
  • Schulung in vertrauter Umgebung
  • Fokus auf deine spezifischen Anforderungen

Firmen-Seminare

Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.

Ideal für:

  • Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
  • Individuelle Terminplanung für dein Team
  • An unseren Schulungsstandorten oder Online
  • Angepasste Inhalte für deine Anforderungen

Fragen und Antworten zu MLOps auf Azure: Modelle produktiv ausrollen

Brauche ich eigene Azure-Subscriptions oder Lizenzen?
Nein. Geräte, VMs und Software werden Dir, falls erforderlich, zur Verfügung gestellt. Du brauchst kein Notebook und keine Lizenzen mitzubringen.
Welche Tools werden für CI/CD behandelt?
Wir zeigen die Konzepte und eine praxistaugliche Umsetzung wahlweise mit Azure DevOps oder GitHub Actions. Die Prinzipien sind übertragbar.
Geht es um Modelltraining oder um Betrieb?
Beides, mit Schwerpunkt auf dem Weg in den Betrieb: reproduzierbares Training, Packaging, Deployment, Monitoring, Release- und Rollback-Strategien.
Ist der Kurs für Einsteiger geeignet?
Ja, wenn Du die Grundlagen von Machine Learning kennst und weißt, was Training und Inferenz bedeuten. Azure-Vorkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

Aus der Praxis für die Praxis

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.

Individuell statt "Schema F"

Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.

Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort

Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.

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.

NOCH FRAGEN?

Rufe mich an oder schreibe mir eine E-Mail.

Michaela Berger

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