{"id":43059,"date":"2023-03-07T11:56:24","date_gmt":"2023-03-07T10:56:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/?post_type=events&#038;p=43059"},"modified":"2023-03-21T11:19:10","modified_gmt":"2023-03-21T10:19:10","slug":"meetup-running-de-ml-workloads-at-scale","status":"publish","type":"events","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/news-events\/events\/meetup-running-de-ml-workloads-at-scale\/","title":{"rendered":"[Meetup] Running DE &#038; ML Workloads at Scale"},"content":{"rendered":"<h2>Running DE &amp; ML Workloads at Scale<\/h2>\n<h3>Eine Einf\u00fchrung zu Distributed Computing mit <a href=\"https:\/\/www.ray.io\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ray<\/a> und seinem \u00d6kosystem<\/h3>\n<h4><b>Was ist Ray? Eine erste Einf\u00fchrung in Ray Core anhand eines Beispiels<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ray bietet flexibles, verteiltes Python f\u00fcr Entwickler:innen und ML-Anwender:innen. Es wird von der \u00fcbersichtlichen Ray Core API angetrieben, deren sechs Haupt-API-Aufrufe w\u00e4hrend dieses Vortrags vorgestellt werden. Wir werden uns gemeinsam einige Beispiele ansehen, die veranschaulichen, was allein mit dem Ray Core m\u00f6glich ist. Nebenbei gehen wir auf die grundlegende Architektur von Ray-Clustern ein und besprechen, wie die ML-Bibliotheken von Ray auf Core aufbauen.<\/span><\/p>\n<h4><b>Wie Ray komplexe Apps wie ChatGPT unterst\u00fctzt. Ein \u00dcberblick \u00fcber die AI Runtime (AIR)<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">OpenAI hat ChatGPT auf Ray trainiert, und Unternehmen wie Uber oder Shopify setzen auf Ray, um ihre ML-Plattformen darauf aufzubauen. Wir besprechen kurz alle Komponenten der Ray AI Runtime (AIR), vom gro\u00df angelegten ML-Ingest mit Datasets bis hin zu Modellimplementierungen mit Ray Serve, die in komplexen ML-Anwendungen eingesetzt werden k\u00f6nnen. Anschlie\u00dfend geben wir einen kurzen \u00dcberblick \u00fcber die technischen Feinheiten von Systemen wie ChatGPT und dar\u00fcber, wie Ray als einziges verteiltes System f\u00fcr ML-Projekte in gro\u00dfem Ma\u00dfstab genutzt werden kann.<\/span><\/p>\n<h4><b>Eine Architektur zur Skalierung von Daten-Workloads und Datenteams<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Datenarchitekturen m\u00fcssen viele verschiedene Aspekte abdecken, damit die zugrunde liegenden Daten einen Mehrwert f\u00fcr Unternehmen bieten. Zwei der wichtigsten davon sind:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Verf\u00fcgbarkeit von Unternehmensdaten, um datengesteuerte Anwendungsf\u00e4lle zu erm\u00f6glichen<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Die Implementierung von Anwendungsf\u00e4llen auf diesen Daten, die Erkenntnisse f\u00fcr das Unternehmen liefern.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese beiden Aspekte sind voneinander abh\u00e4ngig. Sowohl in Bezug auf die Technologie als auch auf die technischen Ressourcen: Wenn keine Daten verf\u00fcgbar sind, k\u00f6nnen auch keine Erkenntnisse gewonnen werden. Ebenso sind die Daten wertlos, wenn keine Erkenntnisse abgeleitet werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Vortrag wird eine Architektur vorgestellt, die auf die Skalierung von DE- und ML-Workloads abzielt, und zwar sowohl im technischen Sinne (Beschleunigung,&#8230;) als auch im Hinblick darauf, dass die Barriere zwischen DE- und ML-Workloads niedrig gehalten wird, w\u00e4hrend gleichzeitig eine unabh\u00e4ngige Iteration zwischen diesen Workloads m\u00f6glich ist.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Konkret werden Ray und Spark genutzt, um diese Architektur zu demonstrieren.<\/span><\/p>\n<h4><b>Buchsignierung<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das k\u00fcrzlich erschienene Buch <a href=\"https:\/\/maxpumperla.com\/learning_ray\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Learning Ray<\/a> kann in den Pausen und nach dem Meetup vom Autor Max Pumperla signiert werden.<\/span><\/p>\n<h4><b>\u00dcber die Speaker:<\/b><\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/maxpumperla.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>Max Pumperla<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> ist Professor f\u00fcr Data Science und Software Engineer in Hamburg. Er ist aktives Mitglied der Open Source Community, betreut mehrere Python-Pakete und ist Autor von B\u00fcchern \u00fcber maschinelles Lernen. Derzeit arbeitet er als Softwareentwickler bei Anyscale. Als Leiter der Produktforschung bei Pathmind Inc. entwickelte er mit Ray RLlib, Serve und Tune Reinforcement-Learning-L\u00f6sungen f\u00fcr industrielle Anwendungen. Max ist bei der Entwicklung von Ray beteiligt, war einer der Hauptentwickler von DL4J bei Skymind und half bei der Entwicklung und Erweiterung des Keras-\u00d6kosystems.<\/span><\/p>\n<p><b>Kolja Maier<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> ist Daten- und ML-Ingenieur bei inovex. Er entwirft und implementiert Datenprodukte, die den gesamten Data-Engineering-Lebenszyklus zur L\u00f6sung von Gesch\u00e4ftsanforderungen abdecken. Sein Fokus liegt auf Datenarchitekturen und der \u00dcberf\u00fchrung von Datenanwendungen wie Streaming- und ML-Anwendungen in die Produktion.<\/span><\/p>\n<h4><b>Agenda<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ob das Meetup auf Englisch oder Deutsch stattfindet, entscheiden wir vor Ort und je nach Teilnehmer:innenkreis.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei den Vortr\u00e4gen ist bereits Zeit f\u00fcr Q&amp;A eingerechnet.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">18:00 Uhr | Ankommen<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">18:30 Uhr | Vortrag: Was ist Ray? Eine erste Einf\u00fchrung in Ray Core anhand eines Beispiels.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">19:00 Uhr | Kurze Pause<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">19:15 Uhr | Vortrag: Wie Ray komplexe Apps wie ChatGPT antreibt. Ein \u00dcberblick \u00fcber die AI Runtime (AIR)<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">19:45 Uhr | Vortrag: Eine Architektur zur Skalierung von Daten-Workloads und Datenteams<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">20:30 Uhr | Abschluss, Getr\u00e4nke &amp; Buchsignierung<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In diesem Meetup erhaltet ihr eine Einf\u00fchrung zu Distributed Computing mit Ray und seinem \u00d6kosystem mit Vortr\u00e4gen von Max Pumperla und inovexler Kolja Maier. Au\u00dferdem habt ihr die M\u00f6glichkeit, das Buch \u201eLearning Ray\u201c vom Autor Max Pumperla signieren zu lassen.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":43061,"parent":0,"template":"","events_types":[441],"service":[431],"class_list":["post-43059","events","type-events","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","events_types-meetup","service-data-science"],"acf":{"start_date":"20230328","finish_date":"20230328","time":"18:00:00","finish_time":"21:00:00","location":"inovex Office Hamburg","organizer":"inovex","file":null,"hubspot_signups":false,"hubspot_signups_text":"","add_speakers":false,"speakers_headline":"Speaker:innen","speakers":null,"contact":null,"contact_heading":"","contact_text":""},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>[Meetup] Running DE &amp; ML Workloads at Scale - inovex GmbH<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Unser Meetup gibt euch eine Einf\u00fchrung zu Distributed Computing mit Ray und \u00d6kosystem mit Vortr\u00e4gen von Max Pumperla und inovexler Kolja Maier. 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