Mlops

Kubeflow auf Kubernetes deckt den gesamten ML-Lifecycle ab: von Jupyter Notebooks über Pipelines bis Model Serving mit KServe und Katib.

NVIDIA Triton Inference Server auf Kubernetes deployen: Dynamic Batching konfigurieren, GPU Operator einrichten und HPA mit Custom Metrics skalieren.

Wie ein deutsches Healthcare-Unternehmen 50+ ML-Modelle DSGVO-konform auf Kubernetes betreibt und die Diagnose-Genauigkeit um 35% verbesserte.

MLOps-Pipelines auf Kubernetes aufbauen: Kubeflow, MLflow und Tekton für reproduzierbare ML-Workflows vom Training bis zum Model Serving.

Kubernetes als ML-Plattform aufbauen: GPU-Cluster mit NVIDIA Device Plugin, MLOps-Pipelines mit Kubeflow und Model Serving mit TensorFlow und PyTorch.