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Schulung ONNX: Effektive Modellinteroperabilität für maschinelles Lernen

Übungen zur Verwendung von ONNX-Modellen: Import, Export und Konvertierung.

2 Tage / S4398

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

  • 2 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Individualschulung

  • 2 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Beschreibung

ONNX ist ein mächtiges Werkzeug, das die Interoperabilität und Portabilität von Machine Learning-Modellen erheblich verbessert. Mit seiner Unterstützung für eine Vielzahl von Frameworks und Plattformen, seinen Optimierungswerkzeugen und seiner Erweiterbarkeit bietet ONNX eine flexible Lösung für Entwickler, die ihre Modelle effizient und effektiv bereitstellen möchten.
In diesem Seminar lernen die Teilnehmenden die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von ONNX kennen. Der Fokus liegt auf der Interoperabilität von Modellen, der Modellexport und -optimierung, sowie dem Deployment in produktionsähnlichen Umgebungen. Die Teilnehmer werden sich mit den grundlegenden ONNX-Tools vertraut machen, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks konvertieren und optimieren. Zudem werden fortgeschrittene Funktionen wie Hardwarebeschleunigung und Integration in bestehende Pipelines behandelt. Durch praxisorientierte Übungen und detaillierte Anleitungen werden die Teilnehmenden in die Lage versetzt, ONNX effektiv in ihren Projekten einzusetzen.

Schulungsziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, ONNX effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und interoperable Modelle zu entwickeln und zu deployen. Sie lernen, wie sie grundlegende und erweiterte Techniken zur Modellexport, Optimierung und Integration in produktionsähnliche Pipelines anwenden, um die Effizienz und Qualität ihrer Projekte zu verbessern.

Details

Wer teilnehmen sollte

Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, KI-Entwickler und technische Fachkräfte, die die Nutzung von ONNX bewerten und näher kennenlernen wollen. Grundlegende Kenntnisse in maschinellem Lernen und Python-Programmierung sind erforderlich.

Ihre Schulung


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsplatz
PC/VMs für jeden Teilnehmenden
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
  • Online Meeting + Remote Zugriff auf persönlichen GFU-Schulungs-PC
  • Keine Installation auf dem eigenen PC notwendig
Lernumgebung

Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt.

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
2 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

All-Inclusive

Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu.

Barrierefreiheit

Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

-
Rechnungsstellung

Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.

Stornierung

Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars

Vormerken statt buchen

Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
  • Eigener Shuttle-Service
  • Reservierte Parkplätze
  • Hotelreservierung
  • Technik-Sofort-Support

Inhalt

  • Ziele und Erwartungen der Teilnehmenden
    • Klärung individueller Lernziele und Erwartungen, um das Seminar so praxisnah und relevant wie möglich zu gestalten
  • Einführung in ONNX: Überblick und Bedeutung
    • Was ist ONNX und warum ist es wichtig?
      • Definition und Hintergrund: Open Neural Network Exchange (ONNX) als offenes Format für maschinelles Lernen.
      • Bedeutung und Vorteile: Interoperabilität zwischen verschiedenen Frameworks, Vereinfachung des Modelltransfers.
    • Geschichte und Entwicklung von ONNX
      • Kurzgeschichte der Entwicklung von ONNX: Gründung durch Facebook und Microsoft.
      • Rolle von ONNX in der KI-Community: Beitrag zur Verbreitung und Entwicklung von interoperablen Modellen.
  • Grundlagen von ONNX und Modellexport
    • Installation und Einrichtung
      • Voraussetzungen: Installation von ONNX und unterstützenden Bibliotheken.
      • Installation und Aktualisierung von ONNX: Schritt-für-Schritt-Anleitung.
    • Überblick über das ONNX-Format
      • Aufbau und Struktur von ONNX-Modellen: Graph, Nodes, Initializer, Tensors.
      • Verwendung von ONNX-Modellen: Import, Export und Konvertierung.
    • Modellexport aus verschiedenen Frameworks
      • Exportieren von Modellen aus PyTorch: onnx.export.
      • Exportieren von Modellen aus TensorFlow: tf2onnx.
      • Exportieren von Modellen aus anderen Frameworks: Keras, Scikit-learn.
  • Verwaltung und Nutzung von ONNX-Modellen
    • Importieren und Ausführen von ONNX-Modellen
      • Laden von ONNX-Modellen: onnx.load.
      • Ausführen von ONNX-Modellen mit ONNX Runtime: onnxruntime.InferenceSession.
    • Modeloptimierung
      • Optimieren von ONNX-Modellen: onnxoptimizer.
      • Nutzung von quantisierten Modellen: Vorteile und Implementierung.
    • Fehlerbehebung und Debugging
      • Umgang mit häufigen Problemen: Versionskonflikte, Inkompatibilitäten.
      • Debugging-Tools: onnx.checker, Netron zur Visualisierung von ONNX-Modellen.
  • Praxisübung 1: Export und Optimierung eines ONNX-Modells
    • Ziel der Übung: Entwicklung eines einfachen Modells in PyTorch und Export als ONNX-Modell.
      • Projektbeschreibung: Teilnehmer erstellen ein einfaches neuronales Netz in PyTorch und exportieren es als ONNX-Modell.
      • Anforderungen: Nutzung der grundlegenden ONNX-Tools und Optimierungsfunktionen.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Vorbereitung: Einrichtung der Entwicklungsumgebung, Installation von PyTorch und ONNX.
      • Durchführung: Erstellung des Modells, Export als ONNX, Optimierung des Modells.
      • Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
    • Tools: PyTorch, ONNX, ONNX Runtime, Netron.
    • Ergebnisse und Präsentation:
      • Präsentation des exportierten und optimierten Modells.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.
  • Erweiterte ONNX-Funktionen
    • Konvertierung zwischen verschiedenen Frameworks
      • Konvertierung von Modellen zwischen verschiedenen Frameworks: Verwendung von ONNX als Zwischenformat.
      • Tools und Bibliotheken zur Konvertierung: ONNX-TensorFlow, ONNX-PyTorch.
    • Erweiterte Modeloptimierung
      • Techniken zur Modeloptimierung: Graphoptimierung, Fusionsmethoden.
      • Nutzen und Implementierung von Model-Pruning und Quantisierung.
    • Deployment von ONNX-Modellen
      • Deployment auf verschiedenen Plattformen: Cloud, Edge, Mobile.
      • Nutzung von ONNX Runtime für schnelles Inferenzieren.
  • Integration von ONNX in bestehende Pipelines
    • Integration in Produktionspipelines
      • Einbindung von ONNX-Modellen in bestehende Workflows: CI/CD, Monitoring.
      • Skalierung von Inferenzdiensten: Nutzung von Docker und Kubernetes.
    • Überwachung und Wartung von ONNX-Modellen
      • Techniken zur Überwachung der Modellperformance: Logging, Metriken.
      • Strategien zur Wartung und Aktualisierung von Modellen.
  • ONNX und Hardwarebeschleunigung
    • Nutzung von Hardwarebeschleunigung
      • Implementierung von GPU-beschleunigten Inferenzpipelines: CUDA, TensorRT.
      • Einsatz von spezialisierten Hardwarelösungen: FPGAs, TPUs.
    • Optimierung für spezifische Hardware
      • Anpassung von ONNX-Modellen an spezifische Hardwareanforderungen.
      • Verwendung von ONNX Runtime Extensions für spezialisierte Hardware.
  • Praxisübung 2: Deployment und Integration eines ONNX-Modells
    • Ziel der Übung: Deployment eines ONNX-Modells in einer produktionsähnlichen Umgebung.
      • Projektbeschreibung: Teilnehmer entwickeln eine Pipeline für das Deployment und die Überwachung eines ONNX-Modells.
      • Anforderungen: Nutzung der erweiterten ONNX-Tools und Integrationsfunktionen.
    • Schritt-für-Schritt-Anleitung:
      • Vorbereitung: Auswahl eines bestehenden ONNX-Modells oder Erstellung eines neuen.
      • Durchführung: Deployment des Modells auf einer Cloud- oder Edge-Plattform, Implementierung von Monitoring-Tools.
      • Präsentation: Vorstellung der Ergebnisse durch die Teilnehmer.
    • Tools: ONNX Runtime, Docker, Kubernetes, Monitoring-Tools.
    • Ergebnisse und Präsentation:
      • Präsentation des deployten und integrierten Modells.
      • Diskussion und Feedback: Analyse der Ergebnisse und Verbesserungsvorschläge.

Buchungsmöglichkeiten

Online oder in Präsenz teilnehmen

Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.

Weiterbildung ONNX: Effektive Modellinteroperabilität für maschinelles Lernen

TerminOrtPreis
23.01.-24.01.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
24.03.-25.03.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
26.05.-27.05.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
28.07.-29.07.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
29.09.-30.09.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.370,00
Köln / Online 1.370,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.

Nachbetreuung

Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung

Details & Anfrage

So haben GFU-Kunden gestimmt

Zu diesem Seminar wurden noch keine Bewertungen abgegeben.

FAQ für Offene Schulungen
  • Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
  • Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
  • Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
  • Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.

In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:

  1. Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
  2. Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
  3. Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.

Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.

Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.

Vorteile von Virtual Classroom:

  • Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
  • Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
  • Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
  • Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
  • Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
  • Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
  • Sie sparen Reisekosten und Zeit
  • 23. Jan. - 24. Jan. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 24. Mär. - 25. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 26. Mai - 27. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 28. Jul. - 29. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 29. Sep. - 30. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
  • Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Das GFU-Sorglos-Paket

Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!

Shuttle Service
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Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
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Verpflegung
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Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
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Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

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SEMINARTHEMEN
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DURCHGEFÜHRTE SEMINARE
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