Produktionsreifes ML-Engineering: Von Forschungscode zu verlässlichen Systemen

Experimentelle Notebooks in robuste, testbare und beobachtbare Services überführen.

Wir beleuchten Muster und Checklisten für den produktiven Betrieb: konfigurationsgetriebene Pipelines, reproduzierbare Datenaufbereitung, zeitliche Validierung, Model Registry und Serving-Patterns mit Observability. Beispiele stammen aus dem Energie-Empfehlungssystem und dem Herzinsuffizienz-Projekt.

Wesentliche Praktiken

• Zeitliche Evaluation und Leckage-Prävention für Zeitreihen.
• Getypte Schnittstellen zwischen Daten-, Modell- und Serving-Schichten.
• Monitoring: Drift, Datenqualität, Latenz und Error Budgets.

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• Energie: Technische Details
• Healthcare: Technische Übersicht

Mit Frameworks für Produktions-Readiness-Reviews.