Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Üretim Ortamına Dağıtıma Giriş
- İnce ayarlı modelleri dağıtmanın temel zorlukları
- Geliştirme ve üretim ortamları arasındaki farklar
- Model dağıtımı için araçlar ve platformlar
Modelleri Dağıtıma Hazırlama
- Modelleri standart formatlarda (ONNX, TensorFlow SavedModel vb.) dışa aktarma
- Gecikme ve verimlilik için modelleri optimize etme
- Kenar durumlar ve gerçek dünya verileri üzerinde modelleri test etme
Model Dağıtımı için Konteynerleştirme
- Docker'a giriş
- Makine öğrenimi modelleri için Docker görüntüleri oluşturma
- Konteyner güvenliği ve verimliliği için en iyi uygulamalar
Kubernetes ile Ölçeklendirme
- Yapay zeka iş yükleri için Kubernetes'ye giriş
- Model barındırma için Kubernetes kümeleri kurma
- Yük dengeleme ve yatay ölçeklendirme
Model İzleme ve Bakım
- Prometheus ve Grafana ile izleme uygulama
- Hata takibi ve performans için otomatik günlük kaydı
- Model kayması ve güncellemeler için yeniden eğitim hatları
Üretimde Güvenliği Sağlama
- Model çıkarımı için API'leri güvence altına alma
- Kimlik doğrulama ve yetkilendirme mekanizmaları
- Veri gizliliği endişelerini giderme
Vaka Çalışmaları ve Uygulamalı Laboratuvarlar
- Duygu analizi modeli dağıtma
- Makine çeviri hizmetini ölçeklendirme
- Görüntü sınıflandırma modelleri için izleme uygulama
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi iş akışları konusunda güçlü anlayış
- Makine öğrenimi modellerini ince ayar yapma deneyimi
- DevOps veya MLOps ilkelerine aşinalık
Hedef Kitle
- DevOps mühendisleri
- MLOps uygulayıcıları
- Yapay zeka dağıtım uzmanları
21 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (1)
Çoğu pratik egzersiz eğitmenin gözetimi ve destekleriyle gerçekleştirildi.
Aleksandra - Fundacja PTA
Eğitim - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Yapay Zeka Çevirisi