Das Tutorial zeigt praktisch, wie mit ZenML ein kompletter ML-Produktions-Workflow aufgebaut wird. Der Guide behandelt die Initialisierung eines ZenML-Projekts, die Implementierung von Custom Materializers für Serialisierung und Metadaten-Extraktion domänenspezifischer Datenobjekte sowie den Aufbau modularer Pipelines. Neben der technischen Architektur werden auch Metadata-Tracking-Mechanismen und Hyperparameter-Optimierung integriert – beides zentrale Anforderungen für reproduzierbare, nachverfolgbare ML-Systeme in Production. Der modulare Ansatz adressiert typische Engineering-Herausforderungen bei der Verwaltung komplexer ML-Workflows.