Terugblik DEMAND workshop: MLOps

Het is tegenwoordig niet eenvoudig om de juiste tools te kiezen voor machine learning. Daarom organiseerden Hogeschool Saxion en project DEMAND op 13 juni een workshop om professionals te helpen bij het professionaliseren van hun ML-modellen. Dit evenement richtte zich op professionals die betrokken zijn bij machine learning en behoefte hebben aan efficiënte manieren om hun experimenten te beheren, pipelines op te zetten en modellen in productie te nemen.

Highlights van de MLOps Workshop

1. Introductie tot MLOps Tooling en CRISP-DM Na een inloop met koffie begon de middag met een informatieve sessie over diverse MLOps-tools zoals DVC (Data Version Control) en MLFlow. Ook werd de CRISP-DM methodologie voor data mining behandeld, die helpt bij het structureren van machine learning projecten.
2. AI platformwijzer: Er werd speciale aandacht besteed aan het kiezen van de juiste tool voor specifieke bedrijfsbehoeften. Het Ambient Intelligence lectoraat heeft hiervoor een tool ontwikkeld genaamd de “AI-platformwijzer“. Factoren zoals schaalbaarheid, gebruiksgemak, integratiemogelijkheden en kosten werden besproken.
3. Hands-on Sessies met MLFlow en DVC Na de theoretische introductie werden de deelnemers begeleid bij het opzetten van ML experimenten in interactieve notebooks. Hierbij werd gebruik gemaakt van Dagshub, MLFlow en DVC.
   MLFlow: Hier leerden deelnemers hoe ze experimenten kunnen traceren, modellen kunnen loggen en prestaties kunnen vergelijken. MLFlow werd gedemonstreerd als een tool om het gehele ML-proces te organiseren, van data-invoer tot model evaluatie.
   DVC: De focus lag op data versiebeheer en reproduceerbaarheid van experimenten. Deelnemers leerden hoe DVC helpt bij het beheren van datasets en het creëren van reproduceerbare ML-pipelines.
   Dagshub: Voor collaboratief data- en modelbeheer. Deelnemers ontdekten hoe Dagshub versiebeheer, data- en modelopslag, en visuele interfaces combineert met DVC en MLFlow.

De deelnemers waren erg enthousiast over de workshop. Veel aanwezigen waardeerden de praktische benadering en hands-on ervaring met tools die direct toepasbaar zijn in hun werk. De AI-platformwijzer werd gezien als een laagdrempelig platform voor snel inzicht in toepasselijke tools en verschillen tussen deze tools.

De DEMAND-workshop bij Hogeschool Saxion bood deelnemers nieuwe inzichten en vaardigheden om hun ML-projecten effectiever te beheren en te operationaliseren. De combinatie van theoretische kennis en praktische toepassing zorgde voor een leerzame en inspirerende middag.

Kon je niet aanwezig zijn bij de workshop? Geen zorgen! Je kunt de workshop zelf volgen via deze link in Google Colab en aan de slag gaan met Dagshub, DVC (Data Version Control) en MLFlow.