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Schulung TorchServe: Bereitstellung von PyTorch-Modellen in Produktionsumgebungen
Best Practices für erfolgreiche Modellbereitstellungsprojekte
Schulungsformen
Offene Schulung
- 2 Tage
- 5 gesicherte Termine
- 1.370,00 p. P. zzgl. MwSt.
- Köln / Online
- Online oder Präsenz
- Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von TorchServe zur Bereitstellung und Verwaltung von PyTorch-Modellen kennen. Der Fokus liegt auf der effizienten Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Modellen in Produktionsumgebungen. Die Teilnehmer werden sich mit den grundlegenden und erweiterten Tools vertraut machen und durch praxisorientierte Übungen die erlernten Konzepte anwenden.
Vertiefen Sie Ihr Wissen mit einem weiteren Machine Learning Kurs aus unserem Angebot.
Schulungsziel
Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, TorchServe effektiv zu nutzen, um PyTorch-Modelle in Produktionsumgebungen bereitzustellen, zu verwalten und zu skalieren. Sie lernen, wie sie die Effizienz und Qualität ihrer Modellbereitstellungsprozesse verbessern können.
Details
Wer teilnehmen sollte
Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Entwickler, DevOps-Ingenieure und Forscher, die ihre Kenntnisse in der Bereitstellung und Verwaltung von PyTorch-Modellen mit TorchServe vertiefen und optimieren möchten. Grundlegende Kenntnisse in Python, PyTorch und maschinellem Lernen sind erforderlich.
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
| PC/VMs für jeden Teilnehmenden Hochwertige und performante Hardware Große, höhenverstellbare Bildschirme Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt |
|
| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter. | |
| Arbeitsmaterialien | |
DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmezertifikat | |
Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung | ||
Ab 1 Teilnehmenden* | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| Preisvorteil | ||
Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil. Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet. Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen. | ||
| All-Inclusive | ||
Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Buchen ohne Risiko
| Rechnungsstellung |
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse. |
| Stornierung |
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars |
| Vormerken statt buchen |
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
|
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Inhalt
- Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
- Klärung individueller Lernziele und Erwartungen für ein praxisnahes und relevantes Seminar
- Einführung in TorchServe: Überblick und Bedeutung
- Was ist TorchServe und warum ist es wichtig?
- Definition und Hintergrund: TorchServe als eine flexible und skalierbare Plattform zur Bereitstellung von PyTorch-Modellen in Produktionsumgebungen.
- Bedeutung und Vorteile: Einfache Bereitstellung, Überwachung und Skalierung von Modellen, Integration mit bestehenden ML-Ökosystemen.
- Vergleich mit anderen Plattformen: Unterschiede und Vorteile gegenüber TensorFlow Serving, ONNX Runtime und anderen Bereitstellungsdiensten.
- Was ist TorchServe und warum ist es wichtig?
- Grundlagen der TorchServe-Nutzung und -Einrichtung
- Installation und Konfiguration
- Systemanforderungen und unterstützte Plattformen: Voraussetzungen für die Installation von TorchServe.
- Installation und erste Schritte: Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einrichtung von TorchServe auf lokalen und Cloud-basierten Umgebungen.
- Einführung in die Benutzeroberfläche und API: Überblick über Model Archive Format (MAR), REST-APIs und Management CLI.
- Installation und Konfiguration
- Grundlegende Funktionen und Bedienung von TorchServe
- Modellbereitstellung und -verwaltung
- Erstellung und Verpackung von Modellen: Konvertierung von PyTorch-Modellen in das Model Archive Format (MAR).
- Bereitstellung von Modellen: Einfache Bereitstellung und Verwaltung von Modellen mit TorchServe, Nutzung von Konfigurationsdateien.
- Inferenz und Skalierung: Durchführung von Inferenzanfragen, Skalierung von TorchServe-Instanzen.
- Modellbereitstellung und -verwaltung
- Erste Schritte mit TorchServe
- Einfache Modellbereitstellung
- Vorbereitung von Modellen für die Bereitstellung: Erstellen von Inferenzskripten, Konfigurationsdateien und MAR-Paketen.
- Nutzung der REST-API für Inferenz: Durchführung von Inferenzanfragen über die REST-API, Verarbeitung von Ergebnissen.
- Überwachung und Logging: Einsatz von Überwachungs- und Logging-Tools zur Leistungsbewertung und Fehlersuche.
- Einfache Modellbereitstellung
- Praxisübung 1: Einrichtung und Bereitstellung eines Modells mit TorchServe
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Einrichtung und Bereitstellung eines PyTorch-Modells mit TorchServe.
- Projektbeschreibung: Teilnehmer bereiten ein einfaches Bildklassifikationsmodell für die Bereitstellung vor und setzen es in TorchServe ein.
- Anforderungen: Nutzung der grundlegenden Funktionen von TorchServe.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Auswahl eines Modells und Erstellung eines MAR-Pakets.
- Durchführung: Bereitstellung des Modells, Durchführung von Inferenzanfragen, Analyse der Ergebnisse.
- Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
- Tools: PyTorch, TorchServe, Python, Jupyter Notebook, REST-API-Tools.
- Ergebnisse und Präsentation:
- Präsentation der implementierten Lösungen und Ergebnisse.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Einrichtung und Bereitstellung eines PyTorch-Modells mit TorchServe.
- Erweiterte Modellbereitstellung und Optimierung
- Erweiterte Konfiguration und Verwaltung
- Nutzung von Konfigurationsoptionen: Erweiterte Konfiguration von TorchServe zur Optimierung von Leistung und Skalierbarkeit.
- Bereitstellung mehrerer Modelle: Verwaltung und gleichzeitige Bereitstellung mehrerer Modelle, A/B-Tests.
- Sicherheits- und Zugriffskontrollen: Implementierung von Sicherheitsprotokollen und Zugriffsrechten.
- Erweiterte Konfiguration und Verwaltung
- Integration und Verwaltung
- Integration mit anderen Technologien
- Kombination mit anderen PyTorch-APIs: Nutzung von TorchScript und anderen PyTorch-Tools zur Optimierung der Bereitstellung.
- Einbindung in Produktionsumgebungen: Skalierung, Containerisierung und Orchestrierung von TorchServe-Instanzen mit Docker und Kubernetes.
- Monitoring und Logging: Nutzung von Überwachungs- und Logging-Tools zur kontinuierlichen Überwachung und Fehlerbehebung.
- Integration mit anderen Technologien
- Scripting und Automatisierung
- Automatisierung von Bereitstellungs-Workflows
- CI/CD-Integration: Aufbau von CI/CD-Pipelines zur Automatisierung der Modellbereitstellung und -aktualisierung.
- Nutzung von TorchServe Management API: Skripting und Automatisierung von Verwaltungsaufgaben.
- Automatisierte Skalierung: Implementierung automatisierter Skalierungsstrategien basierend auf Nachfrage und Ressourcen.
- Automatisierung von Bereitstellungs-Workflows
- Analyse und Optimierung von Modellbereitstellungen
- Leistungsüberwachung und Optimierung
- Überwachung der Modellleistung: Nutzung von Metriken, Logging und Monitoring-Tools zur Analyse der Modellperformance.
- Fehlersuche und Debugging: Techniken zur Analyse und Behebung von Problemen in der Modellbereitstellung.
- Optimierung der Infrastruktur: Skalierungsstrategien und Ressourcenmanagement zur Maximierung der Effizienz.
- Leistungsüberwachung und Optimierung
- Praxisübung 2: Erweiterte Modellbereitstellung und Skalierung mit TorchServe
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Entwicklung und Optimierung erweiterter Modellbereitstellungen mit TorchServe.
- Projektbeschreibung: Teilnehmer entwickeln eine umfassende Bereitstellungslösung für ein komplexes Modell oder mehrere Modelle unter Verwendung fortgeschrittener Konfigurations- und Skalierungsoptionen.
- Anforderungen: Nutzung der erweiterten Funktionen und Techniken von TorchServe.
- Schritt-für-Schritt-Anleitung:
- Vorbereitung: Einführung in die Projektanforderungen, Planung und Auswahl der Modelle, Konfiguration von TorchServe.
- Durchführung: Implementierung und Optimierung der Modellbereitstellungen, Integration in eine End-to-End-Anwendung.
- Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
- Tools: PyTorch, TorchServe, Python, Docker, Kubernetes, Monitoring-Tools.
- Ergebnisse und Präsentation:
- Präsentation der entwickelten Anwendungen und Ergebnisse.
- Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
- Ziel der Übung: Anwendung der erlernten Techniken zur Entwicklung und Optimierung erweiterter Modellbereitstellungen mit TorchServe.
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Gesicherte offene Termine
| Termin | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 14.04.-15.04.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.370,00 | Köln / Online | 1.370,00 | Buchen Vormerken |
| 16.06.-17.06.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.370,00 | Köln / Online | 1.370,00 | Buchen Vormerken |
| 18.08.-19.08.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.370,00 | Köln / Online | 1.370,00 | Buchen Vormerken |
| 20.10.-21.10.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.370,00 | Köln / Online | 1.370,00 | Buchen Vormerken |
| 22.12.-23.12.2025 Plätze vorhanden Köln / Online 1.370,00 | Köln / Online | 1.370,00 | Buchen Vormerken |
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung
- Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
- Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
- Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
- Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.
Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.
In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:
- Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
- Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
- Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.
Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.
Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.
Vorteile von Virtual Classroom:
- Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
- Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
- Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
- Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
- Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
- Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
- Sie sparen Reisekosten und Zeit
- 14. Apr. - 15. Apr. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 16. Jun. - 17. Jun. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 18. Aug. - 19. Aug. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 20. Okt. - 21. Okt. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- 22. Dez. - 23. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
- Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
- Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!
Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.
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Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.