Docker for MLOps: End-to-End Pipeline Containerization Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), mühendislerin Docker bilgisiyle uygulamaları daha geniş bir ölçekte dağıtmak ve kontrolü sürdürmek amacıyla bilgilerini ilerletmeyi amaçlayan mühendiflere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kendi Docker imajlarını oluşturmak.
• Çok sayıda Docker uygulamasını dağıtmak ve yönetmek.
• Farklı konteyner düzenleme çözümlerini değerlendirmek ve en uygun olanı seçmek.
• Docker uygulamaları için sürekli entegrasyon sürecini kurmak.
• Docker uygulamalarını mevcut sürekli entegrasyon araçlarıyla entegre etmek.
• Docker uygulamalarını güvence altına almak.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kendi Docker imajlarını oluşturabilecekler.
• Çok sayıda Docker uygulamasını dağıtabilecek ve yönetebilecekler.
• Farklı konteyner düzenleme çözümlerini değerlendirebilecek ve en uygun olanı seçebilecekler.
• Docker uygulamaları için sürekli entegrasyon süreci kurabilecekler.
• Docker uygulamalarını mevcut sürekli entegrasyon araçlarıyla entegre edebilecekler.
• Docker uygulamalarını güvence altına alabilecekler.
• Kubernetes kullanarak aynı küme altında farklı ortamları dağıtabilecek ve yönetebilecekler.
• Kubernetes kümesini güvence altına alabilecek, ölçeklendirebilecek ve izleyebilecekler.

Türkiye (çevrimiçi veya yüz yüze) olarak gerçekleştirilen, eğitmen eşliğinde bu canlı eğitim; DeepSeek model performansını artırmak, gecikmeyi en aza indirmek ve modern MLOps uygulamalarıyla yapay zeka çözümlerini verimli bir şekilde dağıtmak isteyen, orta düzeyden ileri düzeye kadar deneyime sahip ileri seviye yapay zeka mühendisleri ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• Derinlikli modelleri verimlilik, doğruluk ve ölçeklenebilirlik açısından optimize etmek.
• MLOps ve model sürümleme için en iyi uygulamaları hayata geçirmek.
• DeepSeek modellerini bulut ve yerinde (on-premise) altyapılarda dağıtmak.
• Yapay zeka çözümlerini etkin bir şekilde izlemek, bakımlarını yapmak ve ölçeklendirmek.

Docker, AI ve makine öğrenme iş yükleri için tutarlı, taşınabilir ve yeniden üretilen ortamlar sağlayan bir konteynerizasyon platformudur.

Bu eğitmen ledirli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki profesyoneller için, ML kod tabanlarını, bağımlılıkları ve modelleri Docker kullanarak güvenilir geliştirme-üretim akışlarına paketlemeyi amaçlamaktadır.

Bu kursu tamamladıktan sonra katılımciler şu becerilere sahip olacaklar:

• AI ve ML uygulamaları için özel Docker imajları oluşturmayı ve yönetmeyi.
• Makine öğrenme işlem hattlarını, araçlarını ve bağımlılıklarını konteynerize etmeyi.
• Performans ve taşınabilirlik için Docker ortamlarını optimize etmeyi.
• Farklı çalışma zamanı ortamlarında konteynerize ML hizmetlerini dağıtmayı.

Kurs Formatı

• Kılavuzlu tartışmalarla desteklenen kavram gösterimleri.
• Gerçek dünya konteynerizasyon görevlerine odaklanan elden denemeler.
• Canlı-lab Docker ortamlarını kullanarak pratik uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimi organizasyonel ortamınıza özelleştirmek için lütfen bize ulaşın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye 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 (Türkiye 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 (Türkiye 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.

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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye 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 Türkiye (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.

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.