MLOps und KI-Modelle in Produktion: Von der Entwicklung zum Betrieb
Herausgegeben von der Tanagra Akademie · Zuletzt aktualisiert am
Alle Inhalte sind mit Hilfe von KI entstanden.
Die meisten KI-Projekte scheitern nicht an der Modellentwicklung, sondern am Weg in die Produktion. Laut RAND Corporation (2024) scheitern mehr als 80 Prozent aller KI-Projekte, etwa doppelt so häufig wie vergleichbare IT-Projekte ohne KI-Anteil (RAND Corporation, 2024). VentureBeat bezifferte den Anteil der ML-Modelle, die nie in Produktion gelangen, sogar auf 87 Prozent (VentureBeat, 2019)...
Auf einen Blick
| Kategorie | Vertiefung |
|---|---|
| Niveau | Experte |
| Dauer | 50 Min |
| Sprache | Deutsch |
| Zugang | im Abo enthalten |
| Zuletzt aktualisiert |
Inhalt des Kurses
- Lektion 1: Warum MLOps: Das Production Gap in der KI
- Lektion 2: Die MLOps-Toollandschaft 2026
- Lektion 3: Von der Pipeline zum Deployment: CI/CD für Machine Learning
- Lektion 4: Model Monitoring und Drift Detection
- Lektion 5: LLM-Ops: Besonderheiten beim Betrieb großer Sprachmodelle
- Lektion 6: Der 90-Tage-Plan: MLOps im Unternehmen einführen
- Gesamtzusammenfassung
Quellen und weiterführende Links
Worauf sich dieser Kurs stützt:
- RAND Corporation, 2024 (rand.org)
- VentureBeat, 2019 (venturebeat.com)
- Kwon et al., „Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention", SOSP 2023 (arxiv.org)
- vLLM Blog, Sep 2025 (blog.vllm.ai)
Vollständiger Kurs
Dieser Kurs ist Teil des Akademie-Abos. Enthalten sind alle Kurse des Katalogs, laufende Aktualisierungen und neue Kurse während der Laufzeit.