Conversational AI Deployment: NLU-Modelle produktiv nutzen deployment
Programminhalte
Phase 1: NLU-Grundlagen
- Intent Classification und Entity Recognition
- RASA NLU Pipeline konfigurieren
- Dialogflow CX für komplexe Konversationen
- Training Data Management und Annotierung
Phase 2: Modell-Optimierung
- Quantisierung
- FP32 zu INT8 Konvertierung für schnellere Inferenz
- Distillation
- Kleinere Modelle von großen Teacher-Modellen trainieren
- Pruning
- Unwichtige Neuronen-Verbindungen entfernen
Phase 3: Produktiv-Deployment
- RASA Server mit Docker containerisieren
- REST API und Webhook-Integration
- Intent-Caching mit Redis
- Fallback-Handler für unbekannte Anfragen
- Multi-Language Support implementieren
Phase 4: Testing und Monitoring
- Cross-Validation für Intent-Klassifizierung
- Confusion Matrix Analyse
- A/B-Testing verschiedener Modellversionen
- Intent-Confidence-Tracking in Produktion
- User-Feedback-Loop für Modell-Verbesserung
Abschlussprojekt: Produktionsreifes NLU-System mit dokumentierter Performance-Analyse und Deployment-Strategie.
Ein NLU-Modell in Jupyter Notebook zu trainieren ist eine Sache. Es in einem produktiven Chatbot zu deployen, der auf fünf Plattformen gleichzeitig läuft, ohne dass die Inferenz-Zeit explodiert, ist etwas völlig anderes.
Dieser Kurs konzentriert sich auf die praktischen Aspekte beim Deployment von Conversational AI. Sie arbeiten mit RASA, Dialogflow und selbst trainierten Transformers.
Modell-Optimierung für Produktion
Ein BERT-Modell mit 340 Millionen Parametern braucht 800ms für eine Inferenz. Zu langsam für Chatbots, wo Nutzer nach 2 Sekunden abspringen.
Sie lernen Quantisierung, Knowledge Distillation und Model Pruning. Ein optimiertes Modell antwortet in 120ms bei nur 6 Prozent Genauigkeitsverlust.
Integration in Multi-Plattform-Systeme
Jede Messaging-Plattform sendet Nachrichten in eigenem Format. Sie bauen eine Abstraktionsschicht, die Text normalisiert, bevor er ins NLU-Modell geht.
Die praktischen Sessions umfassen das Deployen von RASA-Servern mit Docker, das Cachen häufiger Intents und das Implementieren von Fallback-Strategien.
Sie trainieren ein eigenes Intent-Classification-Modell und deployen es auf drei verschiedenen Plattformen gleichzeitig.
Versionierung ist kritisch. Sie lernen, wie Sie neue Modellversionen testen, bevor Sie sie für alle Nutzer ausrollen. A/B-Testing zeigt, welches Modell bessere Ergebnisse liefert.
Der Dozent Linus Obermüller hat NLU-Systeme für Kundenservice-Chatbots mit über einer Million monatlicher Interaktionen gebaut.