If there are participants present who do not understand German, this lecture will be held in English, otherwise in German. / Falls Teilnehmer anwesend sind, die kein Deutsch verstehen, wird dieser Vortrag auf Englisch gehalten, sonst auf Deutsch.
Unternehmen erkennen zunehmend die strategische Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI), doch die Erstellung und Bereitstellung von KI-Lösungen in großem Maßstab ist mit erheblichen Herausforderungen verbunden.
Eine KI-Plattform vereinheitlicht und vereinfacht den gesamten KI-Lebenszyklus. Sie verfügt über einen Cloud-basierten, generischen Kern, der sich um übergreifende Aspekte wie Compliance, MLOps und Monitoring kümmert. Modulare Adapter sorgen für eine nahtlose Integration in die bestehende IT-Infrastruktur.
Dieser Vortrag bietet eine praktische Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Design und den Aufbau einer solchen Plattform, sowohl lokal als auch in der Public Cloud. Wir zeigen, wie Kubernetes, Open-Source-Technologien und GitOps-Prinzipien dabei helfen, eine hochautomatisierte und skalierbare Umgebung zu schaffen
Grundlegende Kenntnisse zu Kubernetes, Machine Learning, Cloud-Konzepten und Containerisierung sind hilfreich.
Teilnehmende erhalten Einblicke in
- Cloud-Native AI-Plattform Design
- Kubernetes für Machine Learning
- Skalierbares Model Deployment
- Automatisierung von AI-Workloads
- Open-Source AI-Tools
- GitOps für Machine Learning
- Reproduzierbarkeit in AI
- Infrastructure-as-Code für AI
