Automatisierte Code-Qualität in Data-Science-Projekten
Vor allem in Data-Science-Projekten wächst Code oft organisch: schnelle Analysen, viele Notebooks, wenig Struktur. Doch spätestens, wenn ein Modell produktiv gehen oder ein Team gemeinsam …
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 …
Experiment Tracking mit MLflow und Vertex AI
Beim Trainieren von Machine-Learning-Modellen entsteht schnell eine Vielzahl an Varianten: unterschiedliche Hyperparameter, Trainingsdaten, Modelle und Evaluationsmetriken. Um den Überblick zu behalten, ist Experiment Tracking unerlässlich. …
Modellierung nichtlinearer Zusammenhänge
In vielen realen Anwendungen sind Zusammenhänge zwischen Variablen nichtlinear. Klassische lineare Regressionsmodelle können solche Zusammenhänge nicht adäquat erfassen. Trotzdem gibt es auch in linearen Regressionsmodellen …
Neuronale Netze
Neuronale Netzwerke sind die Basis vieler moderner KI-Anwendungen, von Bilderkennung bis hin zu großen Sprachmodellen (Large Language Models). In diesem Beitrag wird Schritt für Schritt …
Gradientenabstieg
In vielen Machine Learning Modellen wird zum Optimieren der Parameter das Gradientenabsteigsverfahren angewendet. Besonders bei neuronalen Netzen ist dieses Verfahren ein wichtiger Standard. Aber auch …
Local Chatapp mit Ollama
Fortschritte im Bereich der LLMs machen es mittlerweile möglich auch kleinere Modelle zu erzeugen, die sogar lokal ausgeführt werden können. Dafür kann es unterschiedliche Gründe …
WSL Linux in Windows
Einige Python-Pakete wie beispielsweise PyMC lassen sich unter Windows nur schwer installieren. Eine Alternative kann sein, Linux als Subsystem zu nutzen (WSL). Um WSL zu …
Bayesianische Methoden
PYMC Um Bayesianische Methoden zu nutzen, benötigt man PYMC. Die offizielle Dokumentation dazu findet sich hier: https://www.pymc.io/welcome.html Die Installation unter Windows ist sehr kompliziert, deshalb …
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 …