Seminar MinIO AIStor AI/ML Integration und Data Pipelines

Seminar / Training

Einordnung

AI-Projekte scheitern selten am Modell allein; häufig liegt der Engpass in Datenorganisation, Zugriff, Wiederholbarkeit und Durchsatz. Dieses Seminar ordnet AIStor als zentrale Datendrehscheibe für Trainingsdaten, Modellartefakte, Features, Logs und Inferenzdaten ein.

Inhaltsübersicht

  • Datenzonen für Rohdaten, kuratierte Daten, Trainingsdaten und Modelle
  • S3-kompatible Zugriffsmuster für AI-Frameworks und Pipelines
  • Organisation großer Datensätze und Modellartefakte
  • Datensicherheit, Versionierung und Reproduzierbarkeit in AI-Vorhaben
  • Betriebliche Anforderungen an Durchsatz, Latenz und parallele Zugriffe

Schrittweise Seminarinhalte

  1. Pipeline-Anforderungen aufnehmen
    Datenvolumen, Dateigrößen, Zugriffsmuster, Parallelität und Wiederholbarkeit werden als Grundlage für das Design erfasst.
  2. Bucket-Struktur entwerfen
    Rohdaten, verarbeitete Daten, Feature-Bereiche, Modelle und Logs werden logisch getrennt.
  3. Zugriffe definieren
    Technische Nutzer, Anwendungen, Trainingsjobs und Leseberechtigungen werden über Policies und Schlüssel strukturiert.
  4. Datenfluss abbilden
    Import, Transformation, Training, Modellablage und Validierung werden als nachvollziehbare Schrittfolge aufgebaut.
  5. Betrieb bewerten
    Messpunkte für Performance, Fehleranalyse und Reproduzierbarkeit werden in die Pipeline-Dokumentation übernommen.

Praxisübungen

  • Entwurf einer Bucket-Struktur für ein AI-Projekt
  • Abbildung eines Trainingsdatenflusses mit getrennten Rollen
  • Ablage und Versionierung von Modellartefakten
  • Prüfung typischer Engpässe bei vielen parallelen Lesezugriffen

Zielgruppe

Geeignet für Data Engineers, MLOps-Teams, Plattform-Teams und Administratoren, die AIStor als stabile Datenbasis für AI- und ML-Anwendungen bereitstellen.

Voraussetzungen

Grundwissen zu S3, Linux und Datenpipelines wird vorausgesetzt. Erfahrung mit AI-/ML-Projekten ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner

Seminardetails

   
Dauer: 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 1.797 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 5.100 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: Data Engineers, MLOps-Teams, Plattform-Engineers, Administratoren und technische Projektleiter
Voraussetzungen: Grundlagen in S3/Object Storage und Datenpipelines
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Madgeburg 3 Tage
Regensburg 3 Tage
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Ulm 3 Tage
München 3 Tage
Friedrichshafen 3 Tage
Kassel 3 Tage
Wuppertal 3 Tage
Münster 3 Tage
Nürnberg 3 Tage
Köln 3 Tage
Bremen 3 Tage
Berlin 3 Tage
Mainz 3 Tage
Erfurt 3 Tage
Darmstadt 3 Tage
Frankfurt 3 Tage
Paderborn 3 Tage
Essen 3 Tage
Konstanz 3 Tage
Freiburg 3 Tage
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Flensburg 3 Tage
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Hamm 3 Tage
Rostock 3 Tage
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Luxemburg 3 Tage
Hannover 3 Tage
Stuttgart 3 Tage
Dresden 3 Tage
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