Künstliche Intelligenz in Produktion mit MLflow – Teil 3: Model Serving

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Dieser Teil der Reihe dreht sich um die Herausforderungen von Model Serving. In Teil 2 wurde das Modul MLflow Models eingeführt und gezeigt, wie ein trainiertes Modell im Artifact Store gespeichert we...
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„TOASTen“ mit PostgreSQL

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TOAST – The Oversized-Attribute Storage TechniqueDaten einer Tabelle werden in PostgreSQL bekannterweise in Blöcken abgelegt. Die Datenbank nutzt dabei Blockgrößen von standardmäßig 8 kByte bis maxima...
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Künstliche Intelligenz in Produktion mit MLflow – Teil 2: Model Management

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In Teil 1 wurde gezeigt, wie mit MLflow in der Entwicklungsphase der Überblick über Metriken und Parameter behalten werden kann. Im zweiten Teil werden die Herausforderungen beschrieben, die sich beim...
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Konfigurationsmanagement mit Puppet

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Im Laufe meiner zweiten Praxisphase des Studiums bei der ORDIX AG habe ich mich mit Puppet beschäftigt. Meine Aufgabe war es, mich in das Systemkonfigurationswerkzeug Puppet einzuarbeiten und Inhalte ...
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Schülerpraktikum in Zeiten von Corona

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Hallo, mein Name ist Marcel Schreiber, ich bin 14 Jahre alt und ein Schüler der Realschule Plus Mainz-Lerchenberg. In den letzten zwei Wochen habe ich mein Schulpraktikum bei der ORDIX AG gemacht.Bevo...
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Künstliche Intelligenz in Produktion mit MLflow – Teil 1: Model Tracking

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Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) ist auf dem Vormarsch. Dabei ergeben sich neue Herausforderungen im Vergleich zu klassischen Softwareentwicklungs-Projekten. In d...
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