GCP Data-Science-Projekt anlegen mit Terraform
Durch Nutzung von Terraform kann man in wenigen Befehlen eine Data Science Projektumgebung hochziehen und sie auch wieder sauber entfernen. Unten ist ein kompletter, “einfach …
Kategorie: Machine Learning Engineering
Machine Learning Pipeline mit Vertex AI Pipelines
Basierend auf dem ersten Beitrag zu Vertex AI Pipelines wird in diesem Beitrag die Erstellung einer kompletten Machine Learning Pipeline mit Vertex AI Pipelines erklärt. …
Vertex AI Pipelines mit Kubeflow (Basics)
Data Science Projekte bestehen selten aus einem einzelnen Skript. Stattdessen gibt es meist mehrere aufeinander aufbauende Schritte, wie Daten laden, Feature Engineering, Modelltraining oder Deployment. …
Machine Learning Pipelines mit Scikit-Learn
In den meisten Machine-Learning-Projekt kommt irgendwann der Moment, an dem die Datenaufbereitung unübersichtlich wird: Man hat mehrere Schritte zur Vorverarbeitung, unterschiedliche Feature-Typen und Modelle, die …
Terraform
Wer schon einmal versucht hat, manuell in der Google Cloud Ressourcen anzulegen, weiß: Klickt man sich durch die Weboberfläche, wird es schnell unübersichtlich.Die Lösung heißt …
REST APIs mit Pydantic und Swagger
REST APIs gehören heute zu den wichtigsten Bausteinen moderner Data-Science- und Machine-Learning-Systeme. Sie ermöglichen es, Modelle, Datenpipelines und Analysen als skalierbare, wiederverwendbare Services bereitzustellen – …
GCP Pub/Sub für Data-Science
Immer mehr Machine-Learning-Modelle laufen produktiv und generieren kontinuierlich neue Vorhersagen. Damit steigt der Bedarf, diese Predictions, Features und Labels in Echtzeit zu erfassen, zu überwachen …
CI/CD mit GitHub Actions und GCP
In diesem Beitrag wird gezeigt, wie man einen vollständigen CI/CD-Workflow für eine Python-Anwendung mithilfe von GitHub und GCP erstellt. Eine einfache Anwendung soll mit Hilfe …
Model Deployment auf GCP
In diesem Beitrag soll gezeigt werden, wie man ein einfaches Modell auf der Google Cloud mit Vertex AI bereitstellen kann. Wie man grundsätzlich mit GCP …
Docker
In diesem Beitrag wird beschrieben, wie man eine einfache Data Science App mit Frontend und Backend in Docker Container verpackt. Als Beispielanwedung verwende ich die …