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Java-basierte KI auf Kubernetes: Von der Entwicklung bis zum Deployment mit Leichtigkeit
Du bist Java-Entwickler und neugierig auf KI, weißt aber nicht genau, wo du anfangen sollst? In dieser Session führen wir dich durch die Implementierung einer KI-Anwendung in Java und zeigen dir, wie du diese mühelos auf Kubernetes bereitstellen kannst.
Zu Beginn zeigen wir dir, wie Quarkus und LangChain4J die Entwicklung von KI-gesteuerten Anwendungen vereinfachen und komplexe Anwendungsfälle zugänglicher machen. Anschließend werden wir die Herausforderung der Ausführung von KI-Modellen in großem Maßstab mit dem Ollama Operator, einer leichtgewichtigen und dennoch robusten Model-Serving-Lösung für Kubernetes, betrachten. Wir werden auch untersuchen, warum Vektordatenbanken für viele KI-Anwendungsfälle von entscheidender Bedeutung sind. Anschließend diskutieren wir die Bedeutung einer unternehmenstauglichen KI-Plattform, die wichtige Themen wie Testing, Compliance und Sicherheit adressiert, um sicherzustellen, dass deine Organisation die Entwicklung von KI-Anwendungen effizient und regelkonform skalieren kann. In einer spannenden Live-Demo gehen wir den Aufbau und die Ausführung eines realen KI-Anwendungsfalls auf Kubernetes durch und zeigen dir Tools und Best Practices, die dir helfen, dein Projekt zum Erfolg zu führen. Egal, ob du KI-Neuling bist oder deine aktuellen Workflows optimieren möchtest, dieser Vortrag gibt dir praktische Einblicke, um deine KI-Reise in Java zu beschleunigen.
Mario-Leander Reimer ist passionierter Entwickler, stolzer Vater und #CloudNativeNerd. Er ist CTO bei der QAware GmbH und beschäftigt sich intensiv mit den Innovationen und Technologien rund um den Cloud-Native-Stack und deren Einsatzmöglichkeiten im
Unternehmensumfeld. Außerdem unterrichtet er Software-Qualitätssicherung an der TH Rosenheim.
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