ML-Systemarchitektur: Von der Idee zum Production-System

Die meisten ML-Projekte scheitern nicht an schlechten Modellen, sondern an fehlender Systemarchitektur. Ein Jupyter Notebook mit 94% Accuracy zu haben ist eine Sache. Ein System zu bauen, das täglich Millionen von Predictions macht, dabei skaliert und wartbar bleibt, ist etwas völlig anderes.

Dieses Webinar zeigt, wie man ML-Systeme von Grund auf richtig plant. Wir schauen uns an, welche Komponenten ein produktionsreifes System braucht: Data Pipelines, die nicht beim ersten Schemachange abstürzen. Feature Stores, die Features konsistent zwischen Training und Inference halten. Model Serving mit vernünftigen Latencies. Monitoring, das tatsächlich zeigt, wenn das Modell anfängt Müll zu produzieren.

Ihr lernt, wie man technische Entscheidungen trifft: Batch oder Real-time Predictions? Welche Storage-Lösung für welche Datenmengen? Wie teilt man das System auf, damit einzelne Teams unabhängig arbeiten können? Diese Fragen klingen banal, aber die falschen Antworten kosten Monate an Refactoring.

Wir gehen auch auf die organisatorischen Aspekte ein. ML-Systeme brauchen Zusammenarbeit zwischen Data Scientists, ML Engineers und Backend-Entwicklern. Jeder hat andere Prioritäten und spricht eine andere Sprache. Das muss man strukturell lösen, nicht durch endlose Meetings.

Am Ende habt ihr ein mentales Framework, mit dem ihr ML-Projekte von Anfang an richtig aufsetzen könnt. Mit realistischen Erwartungen, klaren Schnittstellen und einer Architektur, die auch in zwei Jahren noch Sinn ergibt.