MLOps und ML-Pipelines: Von der Entwicklung zur Produktion

Ein technisches Training am 24. August 2026 in Köln vermittelt die Methoden, um Machine-Learning-Modelle aus der Entwicklungsphase stabil in Produktivumgebungen zu überführen. Die Schulung behandelt den Aufbau reproduzierbarer ML-Pipelines als zentraler Baustein von MLOps. Teilnehmende durchlaufen dabei die einzelnen Schritte, die notwendig sind, damit ein trainiertes Modell vorhersehbar und automatisiert in einer Live-Umgebung arbeitet. Dazu gehören die Versionierung von Daten und Modellen, die Automatisierung von Trainingsschritten sowie das Monitoring der Modellqualität im laufenden Betrieb. Wenn ein Modell in Produktion driftet oder Performance-Werte sinken, müssen Entwickler rechtzeitig eingreifen können – genau hier setzen die behandelten Pipeline-Konzepte an. Die GFU Cyrus AG bietet dieses Seminar für Fachkräfte an, die den Weg vom experimentellen Notebook bis zur skalierbaren Deployment-Architektur praktisch nachvollziehen möchten. Der genaue Veranstaltungsort wird noch bekanntgegeben. In Nordrhein-Westfalen richtet sich das Angebot an Softwareentwickler und Data-Science-Teams, die ihre Machine-Learning-Workflows reproduzierbar gestalten und operationale Risiken bei der Bereitstellung minimieren wollen.