Modellversionierung umfasst in AI Projekten eine Vielzahl von Aufgaben - von der Identifikation einzelner Modellstände bis zur Verbindung mit Daten und Code. Sie schafft Klarheit darüber, was wann produktiv genutzt wurde. Der Kurs vermittelt einen methodisch sauberen Versionsumgang.
!Kursinhalt
!1. Konzept der Modellversionierung
*Stand des Modells, der Daten und der Konfiguration
*Identifikatoren und Metadaten
*Verbindung zu Trainingsläufen
!2. Werkzeuge für Versionierung
*Modellregister in MLOps-Plattformen
*Verbindung zu Code-Versionierung
*Speicherung großer Artefakte
!3. Versionierung im Lebenszyklus
*Produktive, abgelöste und verworfene Modelle
*Wechsel zwischen Versionen
*Stilllegung alter Modelle
!4. Pflege und Audit
*Nachvollziehbarkeit gegenüber Aufsichtsstellen
*Dokumentation von Modellentscheidungen
*Aufbewahrungsfristen
!Berufliche Relevanz
*Belastbare Steuerung produktiver Modelle
*Klare Argumentationsbasis bei Audits
*Reduktion von Verwirrung in wachsenden Modelllandschaften