MLOps Engineering on AWS
ML-Modelle auf AWS produktiv betreiben: mit automatisierten Pipelines, Monitoring und SageMaker-Praxis
Die wichtigsten Themen
AWS MLOps-Pipelines automatisieren
ML-Modelle mit SageMaker bereitstellen
Monitoring und Drift-Erkennung umsetzen
CI/CD für ML-Workflows einsetzen
Sicherheit und Governance berücksichtigen
Fehlersuche in MLOps-Pipelines
Überblick Diese dreitägige AWS MLOps Schulung zeigt, wie bewährte DevOps-Praktiken auf den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen übertragen werden. Im Mittelpunkt stehen automatisierte ML-Workflows,...
Diese dreitägige AWS MLOps Schulung zeigt, wie bewährte DevOps-Praktiken auf den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen übertragen werden. Im Mittelpunkt stehen automatisierte ML-Workflows, reproduzierbare Trainingsprozesse, robuste Bereitstellung, Monitoring, Governance und die Zusammenarbeit zwischen Data Engineering, Data Science, Software-Entwicklung und Operations.
Du lernst, wie MLOps auf AWS strukturiert wird, welche Rolle Amazon SageMaker im Betrieb produktiver ML-Modelle übernimmt und wie Pipelines für Build, Training, Test, Deployment und Re-Training aufgebaut werden. Die Schulung behandelt außerdem, wie Modellpakete erstellt, Inferenz-Szenarien bewertet und Bereitstellungsstrategien wie Produktionsvarianten, A/B-Tests und Edge-Deployment eingeordnet werden.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Überwachung von Modellen im produktiven Betrieb. Dazu gehören Model-Monitoring, Drift-Erkennung, Reaktionen auf Abweichungen von Leistungskennzahlen und die Fehlersuche in MLOps-Pipelines. Für Teams, die ML-Workflows stärker mit Software-Engineering-Prozessen verbinden, ergänzen sich die Inhalte sinnvoll mit Source Code Management und CI/CD, Kubernetes-Grundlagen und Monitoring mit Prometheus und Grafana.
Der Kurs basiert auf offiziellen AWS-Unterlagen und Systemumgebungen. Praxisübungen, Demonstrationen und Diskussionen unterstützen den Transfer in reale Projekte, in denen Machine-Learning-Modelle nicht nur entwickelt, sondern zuverlässig, sicher und nachvollziehbar betrieben werden müssen.
Die Themen Machine Learning Operations und zentrale Begriffe · Ziele, Nutzen und typische Herausforderungen von MLOps · Parallelen und Unterschiede zwischen DevOps und MLOps...
Einführung in MLOps und ML-Lifecycle
- Machine Learning Operations und zentrale Begriffe
- Ziele, Nutzen und typische Herausforderungen von MLOps
- Parallelen und Unterschiede zwischen DevOps und MLOps
- ML-Arbeitsablauf vom Experiment bis zum produktiven Betrieb
- MLOps-Workflow mit Übergaben zwischen Fachrollen und Teams
- Praktische Einsatzszenarien für MLOps auf AWS
Entwicklung und Automatisierung von ML-Workflows
- Erstellen, Trainieren, Testen und Bewerten von ML-Modellen
- Automatisierung von Build-, Trainings- und Deployment-Prozessen
- Sicherheits- und Governance-Anforderungen im MLOps-Prozess
- Workflow-Orchestrierung mit Apache Airflow und Kubernetes
- Einsatz von Amazon SageMaker für MLOps-Automatisierung
- Integration eigener Algorithmen und Bring-your-own-Model-Ansätze
- Demonstration von Code und Bereitstellung eines ML-Modells mit AWS CodeBuild
Bereitstellung, Inferenz und Modellbetrieb
- Modell-Paketierung für Training und Inferenz
- Auswahl geeigneter Inferenz-Ansätze für unterschiedliche Nutzungsszenarien
- Bereitstellungsstrategien mit Produktionsvarianten und A/B-Tests
- Herausforderungen beim Deployment auf Edge-Geräten
- Skalierung von Machine-Learning-Systemen im Vergleich zu klassischen Anwendungen
- Relevante SageMaker-Funktionen für Deployment und Inferenz
Monitoring, Qualitätssicherung und Troubleshooting
- Monitoring-Anforderungen für produktive ML-Modelle
- Überwachung durch Design und Definition geeigneter Leistungskennzahlen
- Einsatz von Amazon SageMaker Model Monitor
- Nutzung von SageMaker Pipelines, Model Registry und Feature Store
- Erkennung von Daten-Drift und Abweichungen in Eingabedaten
- Reaktionen auf Abweichungen von vereinbarten Modellkennzahlen
- Fehlersuche und Optimierung von MLOps-Pipelines
Zielgruppe
- DevOps-Ingenieurinnen und DevOps-Ingenieure mit Verantwortung für ML-Plattformen, CI/CD und produktive Deployments
- ML-Ingenieurinnen und ML-Ingenieure, die Modelle auf AWS operationalisieren, überwachen und weiterentwickeln
- Data-Platform- und Cloud-Engineers, die skalierbare ML-Workflows mit Amazon SageMaker aufbauen
- Entwicklerinnen, Entwickler und Operations-Teams, die ML-Modelle zuverlässig in produktive Anwendungen integrieren
Das lernst du
- Fundiertes Verständnis von MLOps als Verbindung von Machine Learning, DevOps, Automatisierung und Operations
- Eigenständige Planung automatisierter ML-Prozesse für Build, Training, Test, Deployment und Re-Training
- Sicherer Einsatz zentraler Amazon-SageMaker-Funktionen für MLOps-Pipelines, Model Registry, Feature Store und Monitoring
- Bewertung geeigneter Inferenz- und Deployment-Strategien für produktive ML-Modelle auf AWS
- Erkennung von Daten-Drift, Leistungsabweichungen und typischen Fehlerquellen im Modellbetrieb
- Praxisorientierter MLOps-Aktionsplan für den Transfer in eigene AWS- und Machine-Learning-Projekte
So arbeiten wir
- Ausgewogene Kombination aus Theorie, AWS-Demonstrationen, Praxisübungen und fachlicher Diskussion
- Arbeit mit offiziellen AWS-Unterlagen und vorbereiteten Systemumgebungen
- Hands-on Labs zu Automatisierung, Modellbereitstellung, Monitoring und Troubleshooting
- Interaktion mit projekterfahrenen Trainerinnen und Trainern aus AWS-, DevOps- und Machine-Learning-Umfeldern
- Transferorientierte Reflexion typischer MLOps-Herausforderungen aus Unternehmensprojekten
Empfohlene Vorkenntnisse
Für eine erfolgreiche Teilnahme werden praktische AWS- und DevOps-Grundlagen empfohlen. Geeignet sind die folgenden Schulungen oder gleichwertige Projekterfahrung:
- AWS Technical Essentials oder solide Kenntnisse zentraler AWS-Services
- DevOps Engineering on AWS oder Erfahrung mit CI/CD, Automatisierung und Deployment-Prozessen
- Practical Data Science with Amazon SageMaker oder praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Workflows
- AWS Überblick für Einsteiger und Entscheider als Einstieg bei grundlegender AWS-Orientierung
Dein Fahrplan
Der erste Tag führt in Machine Learning Operations ein und ordnet MLOps im Verhältnis zu DevOps ein. Behandelt werden Ziele, Nutzen, typische Herausforderungen, Rollen im ML-Lifecycle und die Übergaben zwischen Data Engineering, Data Science, Entwicklung und Operations.
- Grundlagen und Zielsetzung von MLOps
- Vergleich von DevOps und MLOps
- ML-Arbeitsablauf und MLOps-Workflow
- Kommunikation und Zusammenarbeit im Modell-Lifecycle
- Praxisnahe MLOps-Anwendungsfälle auf AWS
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
09:00-17:00 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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- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu MLOps Engineering on AWS
Was ist MLOps auf AWS?
MLOps auf AWS verbindet Machine-Learning-Entwicklung mit DevOps-Praktiken. Ziel ist es, ML-Modelle reproduzierbar zu trainieren, automatisiert bereitzustellen, im Betrieb zu überwachen und bei Abweichungen kontrolliert nachzusteuern. In dieser Schulung stehen dafür Amazon SageMaker, Automatisierung, CI/CD, Modell-Monitoring und Governance im Mittelpunkt.
Ist MLOps Engineering on AWS eine Zertifizierung?
Nein. MLOps Engineering on AWS ist ein dreitägiges Training und keine eigenständige AWS-Zertifizierung. Die Schulung vermittelt jedoch praxisrelevantes Wissen für produktive MLOps-Aufgaben auf AWS und kann als fachlicher Baustein für weiterführende AWS-Lernpfade im Machine-Learning-Umfeld dienen.
Welche AWS-Services werden im MLOps Training behandelt?
Der Schwerpunkt liegt auf Amazon SageMaker und den MLOps-relevanten Funktionen für Pipelines, Model Registry, Feature Store, Model Monitor, Training, Deployment und Inferenz. Ergänzend werden Automatisierung, Code-Build-Prozesse, Sicherheitsaspekte und Orchestrierung mit Werkzeugen wie Apache Airflow und Kubernetes eingeordnet.
Welche Vorkenntnisse sind für den AWS MLOps Course sinnvoll?
Sinnvoll sind solide AWS-Grundlagen, Erfahrung mit DevOps-Praktiken und ein Grundverständnis von Machine-Learning-Workflows. Wenn AWS-Grundlagen noch fehlen, bietet sich vorab der AWS Überblick für Einsteiger und Entscheider an. Für CI/CD-Grundlagen passt ergänzend Continuous Integration und Delivery mit GitLab.
Für wen lohnt sich die MLOps Schulung besonders?
Die Schulung lohnt sich für DevOps-Engineers, ML-Engineers, Data-Platform-Teams und Operations-Verantwortliche, die Machine-Learning-Modelle nicht nur entwickeln, sondern zuverlässig in produktive AWS-Umgebungen überführen und betreiben möchten.
Wie praxisnah ist das AWS MLOps Training?
Das Training kombiniert fachliche Grundlagen mit AWS-Demonstrationen, Hands-on Labs und Diskussionen zu typischen Projektanforderungen. Dadurch entsteht ein direkter Bezug zu realen MLOps-Aufgaben wie Pipeline-Automatisierung, Modellbereitstellung, Monitoring, Fehlersuche und Reaktion auf Daten-Drift.
Welche Rolle spielt Monitoring in MLOps auf AWS?
Monitoring ist zentral, weil ML-Modelle im Betrieb durch veränderte Eingabedaten, Drift oder abweichende Leistungskennzahlen an Qualität verlieren. Die Schulung behandelt unter anderem SageMaker Model Monitor, Kennzahlen, Reaktionsmuster und Troubleshooting. Für vertiefte Observability-Kenntnisse passt ergänzend Monitoring mit Prometheus und Grafana.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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