Antalya Merkezli MLOps Eğitimleri

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Antalya 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.

Kubernetes üzerinde MLOps, kapsayıcılaştırılmış hatalar ve GitOps iş akışlarını kullanarak makine öğrenmesi modellerinin eğitilmesi, doğrulanması, paketlenmesi ve dağıtımının otomatikleştirilmesi için bir çatıdır.

Bu eğitmen led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki uygulayıcılar için Kubernetes üzerinde otomatik, ölçeklenebilir MLOps hatları oluşturmaya yöneliktir.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar:

• Makine öğrenmesi için uçtan uca CI/CD hatları tasarlayabilecekler.
• Model dağıtım ve sürümleme için GitOps iş akışlarını uygulayabilecekler.
• ML modellerinin eğitilmesi, test edilmesi ve paketlenmesini otomatikleştirebilecekler.
• İzleme, uyarı ve geri alma stratejilerini entegre edebilecekler.

Kursun Biçimi

• Eğitmen yönlendirilmiş sunumlar ve teknik derinlemesine incelemeler.
• Gerçek dünya CI/CD iş akışlarını oluşturan pratik egzersizler.
• Kubernetes'e ML iş yüklerini dağıtan canlı-lab uygulamaları.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Kuruluşlar, iç MLOps araçları ve altyapılarıyla uyumlu özelleştirilmiş içerik talep edebilirler.

Kubeflow, Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş yüklerini oluşturma, eğitim ve dağıtma işlemlerini basitleştirmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir platformdur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyinden orta düzeyine kadar olan profesyonellerin Kubeflow kullanarak güvenilir ML iş akışları oluşturmalarına yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilme becerilerini kazanacaktır:

• Kubeflow ekosistemi ve temel bileşenlerini gezinmek.
• Kubeflow Pipelines ile tekrarlanabilir iş akışları oluşturmak.
• Kubernetes üzerinde ölçeklenebilir eğitim görevleri çalıştırmak.
• Kubeflow Serving kullanarak makine öğrenimi modellerini verimli bir şekilde hizmete sunmak.

Eğitim Formatı

• Rehberlik altında sunulan sunumlar ve işbirlikçi tartışmalar.
• Gerçek Kubeflow bileşenleriyle elden geçirilen laboratuvarları.
• Sondan başa ML iş akışları oluşturmak için pratik alıştırmalar.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş versiyonları, takımınızın teknoloji yığınına ve proje gereksinimlerine uyum sağlamak için düzenlenmesi mümkündür.

Docker, ML sistemleri için tekrarlanabilir, taşınabilir ve ölçeklenebilir ortamlar oluşturmak üzere kullanılan bir konteynerizasyon platformudur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) Docker kullanarak tam ML ardışık işlemlerini konteynerize ve işlemeye yönelik orta düzeyden ileri seviyede teknik profesyoneller için düzenlenmiştir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ML eğitimi, doğrulama ve çıkarım iş yüklerini konteynerize edebilirler.
• Docker ve destekleyici araçlar kullanarak uçtan uca ML ardışık süreçleri tasarlayabilir ve koordine edebilirler.
• Sürüm kontrolü, tekrarlanabilirlik ve CI/CD'yi ML bileşenleri için uygulayabilirler.
• Konteynerize ortamlarda ML hizmetlerini dağıtabilir, izleyebilir ve ölçeklendirebilirler.

Eğitim Formatı

• Pratik gösterimleri destekleyen etkileşimli dersler.
• Gerçek ML ardışık süreç bileşenleri oluşturma odaklı elden deneyimler.
• Uçtan uca konteynerize iş akışları için canlı-lab uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Belirli ML altyapısı ihtiyaçlarına hizmet edecek özelleştirilmiş eğitimi için, seçenekler hakkında bize ulaşın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Antalya 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 (Antalya 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 (Antalya 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 (Antalya 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 led, canlı eğitim Antalya (online veya yerinde) mühendislerin, kendi kuruluşlarında MLOps'ü benimsemeye yönelik doğru yolu seçmek için mevcut yaklaşımları ve araçları değerlendirmelerine yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Çeşitli MLOps çerçevelerini ve araçlarını yükleyip yapılandırmak.
• Bir MLOps sistemi oluşturma ve destekleme için doğru becerilere sahip doğru ekibin oluşturulması.
• ML modelleri tarafından kullanılacak verilerin hazırlanması, doğrulanması ve sürümlenmesi.
• Bir ML Pipeline'ın bileşenlerini anlama ve oluşturma için gereken araçları bilmek.
• Üretime dağıtım için farklı makine öğrenme çerçevelerini ve sunucularını denemek.
• Tutarlı ve bakılabilir şekilde tüm Makine Öğrenmesi sürecinin işletimselleştirilmesi.

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.