Türkiye Merkezli MLOps Eğitimleri

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.

Bu Türkiye alanındaki canlı eğitim, orta düzeydeki uzmanların Kubernetes üzerinde otomatik MLOps hatları kurmasına yardımcı olur. Katılımcılar, CI/CD iş akışlarını tasarlar, GitOps stratejilerini uygular ve ölçeklenebilir, yeniden üretilebilir makine öğrenimi operasyonları için konteynerize altyapıyı kullanarak ML modellerini dağıtır.

Bu uygulamalı Türkiye eğitimi, Kubeflow kullanarak Kubernetes üzerinde makine öğrenmesi modelleri oluşturma, eğitme ve sunma becerilerini edinmenizi sağlar. Ekosistemi gezme, ölçeklenebilir akışlar oluşturma ve en iyi uygulamalarla üretim hazır iş yüklerini yönetmeyi öğreneceksiniz.

Bu Türkiye konulu eğitmen eşliğinde eğitim, profesyonellere Docker kullanarak tam ML boru hatlarını kapsayıcılaştırmayı öğretir. Katılımcılar, tekrarlanabilir ortamlar oluşturma, eğitim ve çıkarım iş yüklerini orkestra etme ve ölçeklenebilir MLOps dağıtımları için CI/CD uygulama konularında uzmanlaşacaktır.

Türkiye ortamında üreteciler tarafından yürütülen bu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), Kubernetes üzerinde makine öğrenimi iş akışlarını oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek isteyen geliştiricilere ve veri bilimcilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek duruma gelecektir:

• Kubeflow'u hem yerinde (on-premise) hem de bulut ortamında kurmak ve yapılandırmak.
• Docker konteynerleri ve Kubernetes tabanlı ML iş akışlarını oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek.
• Tüm makine öğrenimi boru hatlarını çeşitli mimarilerde ve bulut ortamlarında çalıştırmak.
• Kubeflow'u Jupyter defterlerini başlatmak ve yönetmek için kullanmak.
• ML eğitimi, hiperparametre ayarı ve sunum (serving) iş yüklerini birden fazla platformda oluşturmak.

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.