idealo.de ist eine Preisvergleichsplattform im E-Commerce-Sektor, die in vielen europäischen Ländern aktiv ist. Eine zentrale Herausforderung ist die automatische Katalogisierung von über 2 Milliarden Angeboten, welche in mehr als 50.000 Shops bereitgestellt werden. Machine Learning spielt bei der Verarbeitung der Daten eine entscheidende Rolle.

In diesem Vortrag teilen wir unsere Erfahrungen über den Aufbau und den zuverlässigen Betrieb eines Machine Learning Lifecycles in der Cloud. Im professionellen Umfeld ist der Operative Aspekt (MLOps) ein nicht mehr wegzudenkender Bestandteil. Wir präsentieren unsere Perspektive auf MLOps und gehen auf folgende Punkte ein:

  • Den Aufbau der Pipeline für Continious Integration, Continious Delivery und Continous Training
  • Die Besonderheiten des Testens im Machine-Learning-Umfeld
  • Die Überwachung der Performance und des Betriebs der Modelle sowie der Services
  • Die besonderen Anforderungen im Kompromiss zwischen Leistung und Kosten in der Cloud vor dem Hintergrund einer skalierbaren Umsetzung
  • Die Integration der Machine-Learning-Komponenten in eine Microservicearchitektur