Bize Ulaşın
 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

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler