Ankara Merkezli MLOps Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), modern MLOps uygulamalarını kullanarak DeepSeek model performansını artırmak, gecikmeyi en aza indirmek ve yapay zeka çözümlerini verimli bir şekilde dağıtmak isteyen ileri düzey yapay zeka mühendisleri ve orta ile ileri düzey deneyime sahip veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Verimlilik, doğruluk ve ölçeklenebilirlik için DeepSeek modelleri optimize etmek.
• MLOps ve model sürümleme için en iyi uygulamaları uygulamak.
• DeepSeek modellerini bulut ve şirket içi altyapıya dağıtmak.
• Yapay zeka çözümlerini etkili bir şekilde izlemek, sürdürmek ve ölçeklendirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• AWS EKS (Elastic Kubernetes Service) kullanarak Kubeflow'i şirket içinde ve bulutta kurmak ve yapılandırmak.
• Docker kapsayıcıları ve Kubernetes kullanarak makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi işlem hatlarını çeşitli mimariler ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow kullanarak Jupyter not defterleri oluşturmak ve yönetmek.
• Çoklu platformlar üzerinde makine öğrenimi eğitimi, hiperparametre ayarlama ve sunum iş yükleri oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiriciler ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubeflow'yı şirket içinde ve bulutta kurmak ve yapılandırmak.
• Docker kapsayıcıları ve Kubernetes temelinde ML iş akışları oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi işlem hatlarını çeşitli mimariler ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow'yı kullanarak Jupyter not defterleri oluşturmak ve yönetmek.
• Çoklu platformlar üzerinde ML eğitimi, hiperparametre ayarlama ve hizmet iş yükleri oluşturmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Machine Learning iş yüklerini bir AWS EC2 sunucusuna dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kubernetes, Kubeflow ve diğer gerekli yazılımları AWS üzerinde kurmak ve yapılandırmak.
• EKS (Elastic Kubernetes Service) kullanarak bir Kubernetes kümesini AWS üzerinde başlatma işini basitleştirmek.
• Üretimde ML modellerini otomatikleştirmek ve yönetmek için bir Kubernetes hattı oluşturmak ve dağıtmak.
• Çoklu GPU’ler ve paralel çalışan makineler üzerinde TensorFlow ML modellerini eğitmek ve dağıtmak.
• Bir ML uygulamasını genişletmek için diğer AWS yönetilen hizmetlerinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Ankara çevrimiçi veya yerinde), Machine Learning iş yüklerini Azure bulutuna dağıtmak isteyen mühendislere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Azure üzerine Kubernetes, Kubeflow ve diğer gerekli yazılımları kurmak ve yapılandırmak.
• Azure Kubernetes Hizmeti (AKS) kullanarak Azure üzerinde bir Kubernetes kümesi başlatma işlemini basitleştirmek.
• Üretimde ML modellerini otomatikleştirmek ve yönetmek için bir Kubernetes hattı oluşturmak ve dağıtmak.
• TensorFlow ML modellerini paralel çalışan çoklu GPU ve makineler üzerinde eğitmek ve dağıtmak.
• Bir ML uygulamasını genişletmek için diğer AWS yönetilen hizmetlerinden yararlanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), yalnızca ML modelleri oluşturmanın ötesine geçmek ve ML modeli oluşturma, izleme ve dağıtım sürecini optimize etmek isteyen veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• MLflow ve ilgili ML kütüphanelerini ve çerçevelerini kurmak ve yapılandırmak.
• Bir ML modelinin izlenebilirliğinin, tekrarlanabilirliğinin ve dağıtılabilirliğinin önemini kavramak.
• ML modellerini farklı genel bulutlara, platformlara veya şirket içi sunuculara dağıtmak.
• Bir projede işbirliği yapan birden fazla kullanıcıyı barındıracak şekilde ML dağıtım sürecini ölçeklendirmek.
• ML modelleriyle deneme yapmak, bunları yeniden üretmek ve dağıtmak için merkezi bir kayıt ayarlamak.

Ankara'da düzenlenecek bu eğitmen yönetimiyle çevrimiçi veya yerel olarak yapılan canlı eğitim, organizasyonlarında MLOps'i benimseyecek akıllı bir karar vermek için mevcut yaklaşımları ve araçları değerlendirmek isteyen mühendisler içindir.

Eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• Farklı MLOps çerçevelerini ve araçlarını kurmayı yapılandırmayı.
• MLOps sistemi inşa etmek ve desteklemek için uygun yeteneklere sahip doğru türden bir ekibi oluşturmayı.
• ML modelleri tarafından kullanılacak veriyi hazırlamayı, doğrulamayı ve sürümünü ayarlamayı.
• Bir ML Pipeline'ının bileşenlerini ve bir tane oluşturmak için gereken araçları anlamayı.
• Farklı yapay zeka çerçevelerini ve üretimde dağıtmak için sunucuları denemeyi.
• Tüm Machine Learning sürecinin yeniden üretilebilir ve sürdürülebilir hale getirilmesini operasyonalize etmeyi.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Azure Machine Learning ve Azure DevOps kullanarak MLOps uygulamalarını kolaylaştırmak isteyen makine öğrenimi mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tekrarlanabilir iş akışları ve makine öğrenimi modelleri oluşturmak.
• Makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmek.
• Model sürüm geçmişini, varlıkları ve daha fazlasını izlemek ve raporlamak.
• Üretim için hazır makine öğrenimi modellerini her yere dağıtmak.