Maschinelles Lernen auf Kubernetes mit Kubeflow

Die Operationalisierung von Machine-Learning-Modellen gewinnt in der IT-Branche stetig an Bedeutung, da Entwicklungs- und Betriebsprozesse zunehmend zusammenwachsen. Ein praxisnahes Seminar am 12. Oktober 2026 in Köln greift diese Entwicklung auf und zeigt, wie sich ML-Workflows mit Kubeflow auf Kubernetes betreiben lassen. Die GFU Cyrus AG vermittelt dabei Inhalte zur Pipeline-Erstellung und zum Model-Deployment, sodass Teilnehmende lernen, den gesamten Lebenszyklus einer ML-Anwendung innerhalb einer Kubernetes-Infrastruktur abzubilden. Der konkrete Nutzen besteht in der Skalierbarkeit und Reproduzierbarkeit von Trainingsprozessen, die durch die Container-basierte Architektur ermöglicht wird. Ein behandeltes Unterthema ist beispielsweise die Konfiguration verteilter Trainingsläufe über mehrere Knoten hinweg, um Rechenzeiten bei großen Datenmengen zu reduzieren. Ein weiteres Beispiel umfasst die Automatisierung von Deployment-Schritten, sodass trainierte Modelle direkt als zugängliche Services im Cluster bereitgestellt werden. Für IT-Professionals, die Machine-Learning-Workflows in ihre bestehende Kubernetes-Landschaft integrieren möchten, bietet der Termin in Nordrhein-Westfalen relevantes Wissen. Der Veranstaltungsort in Köln wird noch bekanntgegeben.