AI Platform, MLOps ve LLMOps Uçtan uca ML yaşam döngüsü: MLflow, Kubeflow, Kubernetes, CI/CD, feature store ve model monitoring.
Kategori
AI Platform, MLOps ve LLMOps
Makine öğrenmesi modellerini güvenilir biçimde üretime almanın disiplinini uçtan uca öğreten bootcamp. MLflow ile deney takibinden Kubeflow pipeline'larına, Kubernetes üzerinde serving'den CI/CD ve monitoring'e; ölçeklenebilir, tekrarlanabilir ve izlenebilir bir MLOps pratiği kurarsın.
Öğrenilecek teknolojiler MLflow Kubeflow Kubernetes CI/CD Feature Store Model Registry
Ne öğreneceksin MLflow ile deney takibi ve model registry Kubeflow ile ML pipeline'ları Kubernetes üzerinde model serving CI/CD, feature store ve monitoring Kimler için ML modellerini üretime taşıyan mühendisler Platform ve MLOps ekipleri Kubernetes üzerinde ML çalıştıranlar Müfredat özeti 01 MLOps yaşam döngüsü ve olgunluk 02 MLflow: tracking ve registry 03 Kubeflow pipeline'ları 04 Kubernetes üzerinde serving 05 CI/CD ve feature store 06 Model monitoring ve drift Fiyat yakında Diğer kursları keşfet AI Platform, MLOps ve LLMOps
LLMOps ve GenAIOps: AI Sistemlerini Production'a Alma Prompt versioning, evaluation, CI/CD, tracing, model monitoring, token maliyetleri ve production deployment.
İleri Fiyat yakında Prompt versioning Evaluation CI/CD Tracing
Ön Talep Oluştur AI Platform, MLOps ve LLMOps
AI Platform Engineer: Kubernetes, Terraform ve CI/CD Kubernetes, Terraform, model gateway, agent runtime, GPU workloads, secrets, observability ve multi-tenant AI platformları.
İleri Fiyat yakında Kubernetes Terraform Model gateway GPU workloads
Ön Talep Oluştur AI Platform, MLOps ve LLMOps
AI Agent Evaluation ve Observability Agent kalitesini ölçme, tracing, LLM-as-judge, regresyon testleri, guardrails ve üretim gözlemlenebilirliği.
İleri Fiyat yakında Evaluation Tracing LangSmith OpenTelemetry
Ön Talep Oluştur