MLOps ist das neue DevOps! Mit dem Aufschwung von Machine Learning stehen ML-Engineers und Entscheidungsträger vor ähnlichen Problemen, wie in der traditionellen Software-Entwicklung:

  • Wie kann ich die Time-to-Value-Zeit minimieren?
  • Wie kann ich einen zuverlässigen Betrieb meiner ML-Anwendung garantieren?
  • Wie kann ich Änderungen zeitnah live bringen und trotzdem gut testen?
  • Wie kann ich den Zustand meiner ML-Modelle kontinuierlich überwachen?

Der Talk zeigt, ob und wie MLOps diese Fragen beantworten kann. Zusätzlich zur Theorie wird am Beispiel einer großen Video-Streaming-Plattform geschaut, wie Toolsammlungen wie AWS SageMaker in diesem Bereich unterstützen können.