MLOps Pipeline mit MLflow + Kubeflow komplett aufgebaut. Vom Jupyter-Notebook-Chaos zu reproduzierbaren, versionierten ML-Experimenten. Jedes Training wird getrackt: Hyperparameter, Metriken, Artefakte, sogar die Git-Revision des Trainingscodes.

Model Registry mit Staging/Production-Stages, automatische A/B-Tests bei neuem Modell, und ein Rollback-Mechanismus der in unter 2 Minuten zum vorherigen Modell zurückwechselt. Endlich Ordnung im ML-Chaos. #mlops #mlflow #kubeflow

Feature Store mit Feast aufgebaut: 200+ wiederverwendbare Features für alle ML-Projekte im Unternehmen. Einmal berechnet, überall genutzt. Ein Feature wie 'Customer Lifetime Value (30 Tage)' wird jetzt von 4 verschiedenen Modellen verwendet - konsistent und ohne Duplikation.

Online-Store für Real-Time-Inference (Redis), Offline-Store für Training (BigQuery). Feature-Freshness wird automatisch überwacht. #featurestore #mlops #mlengineering

MLOps Pipeline mit MLflow + Kubeflow komplett aufgebaut. Vom Jupyter-Notebook-Chaos zu reproduzierbaren, versionierten ML-Experimenten. Jedes Training wird getrackt: Hyperparameter, Metriken, Artefakte, sogar die Git-Revision des Trainingscodes.

Model Registry mit Staging/Production-Stages, automatische A/B-Tests bei neuem Modell, und ein Rollback-Mechanismus der in unter 2 Minuten zum vorherigen Modell zurückwechselt. Endlich Ordnung im ML-Chaos. #mlops #mlflow #kubeflow

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KI-Modell Training Workshop (Online) - 4 Stunden intensiv Workshop: Von der Datenaufbereitung bis zum deployten Modell. Praxis pur. #ai #workshop #mlops

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Data Labeling mit Active Learning optimiert: Statt 10.000 Bilder blind zu annotieren, wählt das Modell die 3.000 informativsten Samples aus. Ergebnis: Gleiche Modell-Qualität mit 60% weniger Annotationsaufwand. Das spart bei unserem Labeling-Dienstleister 15.000 EUR pro Projekt.

Der Workflow: Erstes Modell auf 1.000 Labels trainieren, Uncertainty Sampling für die nächste Batch, iterieren bis Ziel-Accuracy erreicht. Weniger Daten, bessere Modelle, geringere Kosten. #activelearning #datalabeling #mlops

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