Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Süre 14 Saat
Eğitim İçeriği
Devstral ve Mistral Modellerine Giriş
- Mistral'in açık kaynaklı modellerinin genel bakışı
- Apache-2.0 lisanslama ve kurumsal benimseme
- Devstral'in kodlama ve ajan tabanlı iş akışlarındaki rolü
Mistral ve Devstral Modellerinin Kendi Sunucunuzda Barındırılması
- Ortam hazırlığı ve altyapı seçenekleri
- Docker/Kubernetes ile kapsayıcılık (containerization) ve dağıtım
- Üretim kullanımına yönelik ölçeklendirme hususları
İnce Ayar Teknikleri
- Denetimli ince ayar ile parametre verimli ince ayar karşılaştırması
- Veri seti hazırlığı ve temizliği
- Alan spesifik özelleştirme örnekleri
Model Ops ve Sürümleme
- Model yaşam döngüsü yönetimi için en iyi uygulamalar
- Model sürümleme ve geri alma (rollback) stratejileri
- ML modelleri için CI/CD boru hatları
Yönetişim ve Uyumluluk
- Açık kaynak dağıtımı için güvenlik hususları
- Kurumsal bağlamda izleme ve denetlenebilirlik
- Uyumluluk çerçeveleri ve sorumlu yapay zeka uygulamaları
İzleme ve Gözlenebilirlik
- Model sapmasının (model drift) ve doğruluk düşüşünün takibi
- Çıkarım (inference) performansı için enstrümantasyon
- Uyarı ve yanıt iş akışları
Vaka Çalışmaları ve En İyi Uygulamalar
- Mistral ve Devstral benimsemesinin sektörel kullanım durumları
- Maliyet, performans ve kontrol dengesinin sağlanması
- Açık kaynak Model Ops'tan çıkarılan dersler
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenmesi iş akışlarına hâkimiyet
- Python tabanlı ML çerçeveleriyle deneyim
- Kapsayıcılık (containerization) ve dağıtım ortamlarına aşinalık
Hedef Kitle
- ML mühendisleri
- Veri platformu ekipleri
- Araştırma mühendisleri