J├╝rgen Toth

Unblu

Bio

Jürgen Toth ist Software Engineer bei Unblu Inc. in Basel und entwickelt an modernen Webtechnologien und Plattformen. Neben der Web und Mobile Entwicklung beschäftigt er sich sehr gerne mit der AI Themen auf verschiedenen Systemen und Programmiersprachen und arbeitet intensiv an der Integration von Deep Learning und Machine Learning Mechanismen in das Web und Mobile Umfeld. Er ist regelmäßiger Autor in Fachzeitschriften und gibt gerne Talks zum Thema Web, Mobile und AI. Nebenbei arbeitet er an seinem M.Sc. in Artificial Intelligence.

Twitter: @juergentoth

 

MLOps - AI Modelle von der Entwicklung bis zum Continuous Delivery

In dieser Session geht es darum, wie die Themen Machine Learning/AI und bekannte Techniken aus dem Software Engineering wie Continuous Deployment/Delivery miteinander betrieben werden können - in der Community als neuer Begriff MLOps genannt. KI und Software Entwicklungs-Teams sind oft sehr verschieden oder getrennt im Unternehmen tätig, aber oft müssen sie zusammenarbeiten um zum Beispiel ein neues Vorhersagemodell in das Produkt einzubauen. Aufbereitung von Daten, das Verarbeiten von Datenstreams, das Erstellung und Aktualiserung eines ML Modells, die Versionierung sowie die kontinuierliche Auslieferung im Produkt benötigen Software Engineering Techniken.

Cloud native und OpenSource Tools wie Apache Airflow, MLFlow,Kafka oder Kubeflow werden benutzt um ML Modelle zu erstellen und in einer Continuous Integration pipeline zu aktualisieren. Diese Modelle können cloud native auf einer Kubernetes Platform betrieben werden.