In diesem Tutorial soll es darum gehen, wie ein eigenes Modell veröffentlicht werden kann, um beispielsweise über eine API aus einer App darauf zugreifen zu können. In diesem ersten Teil werden wir zunächst ein eigenes kleines Modell erstellen und trainieren, das wir in den folgenden Teilen dann veröffentlichen. Dazu werden verschiedene Dienste und Frameworks genutzt, die abhängig von den eigenen Bedürfnissen natürlich ausgetauscht werden können.
Es handelt sich hier um keinen Anfängerkurs zur Erstellung von eigenen Machine Learning Modellen. Zum Folgen des Tutorials werden mindestens Kenntnisse in Python und Git vorausgesetzt sowie Erfahrungen mit Konsole/Terminal und der Installation von Programmen. In diesem Beispiel wird zudem ein sehr kleines Modell verwendet, das kostenlos mit Heroku gehostet werden kann. Für die WWU Cloud sollen weitere Tutorials folgen. Größere Modelle erfordern eventuell einen kostenpflichtigen Plan. Ein solcher ist insbesondere auch beim produktiven Einsatz mit einer potentiell wachsenden Zugriffszahl ratsam. In dem Fall sollten zudem weitere ausführlichere Tutorials zur Rate gezogen werden, um Schwachstellen zu identifizieren und Sicherheitslücken zu schließen.