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), 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 (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 (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.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Ankara (çevrimiçi veya yerinde) mühendislerin günümüzde mevcut yaklaşımları ve araçları değerlendirmesine, kuruluşlarında MLOps'ı benimseme yolunda bilge kararlar almasına yönelik olarak tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Çeşitli MLOps çerçevelerini ve araçlarını yükleyebilir ve yapılandırabilirler.
• Bir MLOps sistemi oluşturma ve destekleme için gerekli becerileri olan doğru ekibi bir araya getirebilirler.
• ML modelleri tarafından kullanılacak veriyi hazırlayabilir, doğrulayabilir ve sürümleyebilirler.
• Bir ML Pipeline'ın bileşenlerini anlayabilir ve bir tane oluşturmak için gerekli araçları öğrenebilirler.
• Üretim ortamına dağıtım için farklı makine öğrenimi çerçevelerini ve sunucularını deneyebilirler.
• Türetilen Machine Learning sürecini yeniden üretilebilir ve bakım yapılabilir hale getirebilirler.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) Azure Machine Learning ve Azure DevOps'u kullanarak MLOps uygulamalarını kolaylaştırmak isteyen makine öğrenimi mühendislerini hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tekrarlanabilir iş akışları ve makine öğrenimi modelleri oluşturun.
• Makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetin.
• Model sürüm tarihini, varlıkları ve daha fazlasını izleme ve raporlama.
• Herhangi bir yerde üretim için hazır makine öğrenimi modellerini dağıtın.