Eğitim Özeti
MLOps, makine öğrenmesi modellerinin canlı ortamlarda çalıştırılması, izlenmesi ve bakımı aşamalarına odaklanan bir kavramdır. Bu eğitim ile model geliştirme sonrasında neler olduğunu öğreneceksiniz.
Veri bilimi ve yapay zeka emekleme dönemini çoktan geride bıraktı. Artık modelleri prod ortamında çalıştırmanın ve gerçek değer sunmanın zamanı geldi. Bir adım önde olmak ve fark yaratmak istiyorsanız doğru yerdesiniz.
- VBO Bootcamp mezunları için %20 indirim
- Gerçekçi projeler ve ödevler (Model deployment with API, model drift detection, model deployment on Kubernetes and AWS, etc.)
Önemli Notlar
– Kursu takip etmek için Docker çalıştıran bir bilgisayar gereklidir
– İş bilgisayarları ile katılmamanızı tavsiye ederiz. Güvenlik politikaları ve yönetici yetkisi eksikliği nedeniyle zaman zaman sorunlar yaşanmaktadır.
Eğitim 2 aşamadan oluşmaktadır;
1. Ön Hazırlık Eğitimi:
Bu aşamada derslerin anlaşılmasını kolaylaştıracak eğitimler videolar aracılığıyla alınır. Örneğin derslerde docker-compose veya SQL join kullanılacaksa bunların ne anlama geldiği konusunda zaman kaybedilmemesi de hedefleniyor.
2. MLOps VideoCamp
Eğitimin ana bölümüdür. Tüm dersler, daha önceki canlı MLOps Bootcamp kayıtlarından seçilerek hazırlanmıştır.
VideoCamp 5 ayrı bölümden oluşmaktadır. Her bölümün kendine ait indirilebilir kod, script ve sunumları bulunmaktadır.
Kendi çalışma hızınıza göre eğitimi takip edebilirsiniz. Takıldığınız noktalarda çok kısa sürede yardım alabilirsiniz. Yardım almak için Discord kanalımız mevcuttur. Mentorler (eğitmen yardımcıları) ile bu kanaldan iletişime geçip sorularınızı iletebilirsiniz.
Bu eğitimde aşağıdaki sorulara ve daha fazlasına cevap bulacağız:
- Modeli bir API ile nasıl sunabiliriz?
- Modellerimizin önünde nasıl bir yük dengeleyici kullanırız?
- Modellerimizin işlevsel, yük, performans ve stres testlerini nasıl gerçekleştiririz?
- Modellerimizin önünde nasıl bir yük dengeleyici kullanırız?
- Modelimizi bir konteyner görüntüsüne nasıl dönüştürebiliriz?
- Modelimizi Docker ve Kubernetes aracılığıyla nasıl sunacağız?
- Modelimizi bulutta nasıl sunacağız?
- Uçtan uca bir MLOps tasarımı neye benzer?
- Bir model geliştirirken ML Pipelines kullanmanın faydaları nelerdir?
- Modeli tekrar ne zaman eğiteceğiz?
- İşleri nasıl otomatikleştiririz?
- MLOps’ta CI/CD de var mı?
- MLOps için hangi araçlar var?
- MLOps ile ilgili hangi hizmetler bulutta mevcut?
Önemli Notlar:
MLOps VideoCamp, Daha önceki MLOps Bootcamp canlı ders kayıtlarından oluşturulmuştur.
1 yıl boyunca eğitimlere erişebileceksiniz.
Öğrenciler ile paylaşılacak kaynaklar: Sanal makine, sunumlar ve derste kullanılan örnek kodlar.
Bulut: Bulut kullanılan kurslarda bulut maliyeti katılımcıya aittir. Çok yüksek bir bulut maliyeti beklenmemektedir (Max 5 USD)
