Continuous Deployment mit Gradle und Docker

Der Referent zeigt eine Implementierung einer Continuous Deployment Pipeline, die mit Hilfe von Gradle und Docker ein AngularJS-Frontend inkl. eines Spring-Boot-Backends online zur Verfügung stellt. Neben detaillierten Code-Auszügen berichtet er über die Erfahrungen im Umgang mit den eingesetzten Tools und den Effekten, die "you build it, you run it" mit sich bringen: Gerade Gradle und Docker geben Entwicklern die notwendige Freiheit, um im Sinne von DevOps auch Verantwortung auf Produktiv-Servern zu übernehmen.

 

Agenda

ab 8.30 Uhr Registrierung und Begrüßungskaffee

9.30 Uhr Beginn

Intro

Machine Learning

  • Was ist Machine Learning?
  • Der typische ML Workflow
  • Was sind neuronale Netze?
  • Jupyter Lab mit Python
  • Eine Einführung in TensorFlow
  • Keras als High-Level API für TensorFlow

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Datengeneratoren
  • Datasets explorativ analysieren
  • Hold-Out vs. Cross Validation

11.00 - 11.15 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: Deep Learning Modelle mit Keras

  • Feed-Forward Netzarchitektur
  • Convolutional Neural Networks als Deep Learning Ansatz
  • Evaluation und Visualisierung des Modells

12.30 - 13.30 Uhr: Mittagspause

Pipelines mit Luigi

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

Praxisteil: Den Keras-Workflow mit Luigi implementieren

  • Anforderungen an produktive Modelle
  • Übersicht über Luigi und dessen Module
  • Bau eines Beispiel-Workflows

15.30 - 15.45 Uhr: Kaffeepause

Praxisteil: TensorFlow-Serving

  • Übersicht über TensorFlow-Serving
  • Ladestrategien konfigurieren
  • Deployment des Modells

ca. 17.00 Uhr: Ende

 

Referent

 

Tobias Gesellchen Tobias Gesellchen ist seit 10 Jahren Softwareentwickler, mit den Schwerpunkten Java und JavaScript. Im Rahmen aktueller Projekte ist er auch in den Aufbau einer Continuous Deployment Pipeline involviert. Privat entwickelt er verschiedene Open-Source-Projekte.

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