Türkiye 'de Online MLOps Eğitimi

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.

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.