MLOps-Tutorial für alle

• Ein Leitfaden für alle, die MLOps lernen möchten, aber nicht wissen, wie sie anfangen sollen

• Open-Source-Dokumentation (MIT), an der sich jeder beteiligen kann

Introduction

1. What is MLOps?

2. Components of MLOps

3. Why Kubernetes?

Setup Kubernetes

1. Introduction

2. Setup Kubernetes

3. Install Prerequisite

4.1. Install Kubernetes - K3s

4.2. Install Kubernetes - Minikube

4.3. Install Kubernetes - Kubeadm

5. Install Kubernetes Modules

6. (Optional) Setup GPU

Setup Components

1. Kubeflow

2. MLflow Tracking Server

3. Seldon-Core

4. Prometheus & Grafana

Kubeflow UI Guide

1. Central Dashboard

2. Notebooks

3. Tensorboards

4. Volumes

5. Experiments (AutoML)

6. Rund um Kubeflow Pipeline

Kubeflow

1. Kubeflow Introduction

2. Kubeflow Concepts

3. Install Requirements

4. Component - Write

5. Pipeline - Write

6. Pipeline - Upload

7. Pipeline - Run

8. Component - InputPath/OutputPath

9. Component - Environment

10. Pipeline - Setting

11. Pipeline - Run Result

12. Component - MLFlow

13. Component - Debugging

API Deployment

1. What is API Deployment?

2. Deploy SeldonDeployment

3. Seldon Monitoring

4. Seldon Fields

5. Model from MLflow

6. Multi Models

• Was nicht behandelt wurde

• Installation einer virtuellen Python-Umgebung