Einführung in OpenShift AI für Data Science und MLOps

Unternehmen setzen KI rasant ein, aber um Machine-Learning-Modelle von der Entwicklung in die Produktion zu überführen, ist eine strukturierte, skalierbare Plattform erforderlich. OpenShift AI bietet die wesentlichen Tools zum effizienten Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Überwachen von Modellen im großen Maßstab. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft verstehen und MLOps-Workflows für den gesamten Lebenszyklus verwalten. Sie erwerben die Fähigkeiten, um Jupyter-Notebooks zu navigieren, Data Science-Pipelines zu konfigurieren und Modelle für reale Anwendungen bereitzustellen. Was Sie lernen werden: 1. Verstehen Sie die Kernarchitektur von OpenShift AI und ihre Rolle in modernen MLOps. 2. Starten und konfigurieren Sie Jupyter-Notebook-Umgebungen für die kollaborative Datenwissenschaft. 3. Erstellen und automatisieren Sie Data Science-Pipelines, um das Modelltraining und die Validierung zu optimieren. 4. Bereitstellung trainierter Machine-Learning-Modelle als skalierbare APIs für die Anwendungsintegration. 5. Anwenden moderner MLOps Best Practices, einschließlich Modellüberwachung und Versionskontrolle. 6. Integrieren Sie Vektordatenbanken und grundlegende Modelle, um Workflows für die Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu unterstützen. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der Cloud-nativen Data Science, bevor Sie durch praktische, textbasierte Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Einrichtung des Arbeitsbereichs, zur Erstellung von Pipelines und zur Modellbereitstellung geführt werden. Sie lernen durch klare Erklärungen und strukturierte Konfigurationsbeispiele, die für die sofortige Anwendung konzipiert sind. Dieser Kurs richtet sich an angehende Data Scientists, DevOps-Ingenieure und IT-Profis, die OpenShift AI noch nicht kennen und keine Vorkenntnisse in der Container-Orchestrierung benötigen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lernen und nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Cloud-nativen Machine-Learning-Vorgängen.