GitHub Actions ve MLOps ile Otomatik Model Dağıtımı

Bir makine öğrenimi modelini yerel bir not defterinden güvenilir bir üretim ortamına geçirmek, makine öğrenimi yaşam döngüsündeki en kritik adımlardan biridir. Bu süreci otomatikleştirmek, modellerinizin manuel müdahale olmaksızın tutarlı bir şekilde test edilmesini, paketlenmesini ve dağıtılmasını sağlar. Bu metin tabanlı kurs, sizi Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) ve sürekli teslimatın temel kavramları boyunca yönlendirir. Kod değişikliklerinde tetiklenen, modelinizi bir kapsayıcıya (container) paketleyen ve güvenli bir şekilde çevrimiçi bir uç noktaya dağıtan otomatik iş akışlarını nasıl yazacağınızı anlayacaksınız. Neler öğreneceksiniz: - Temel MLOps ilkelerini ve model dağıtım yaşam döngüsünü anlayın - Test ve dağıtım adımlarını otomatikleştirmek için GitHub Actions iş akışlarını yapılandırın - Makine öğrenimi modellerinizi ve bağımlılıklarınızı paketlemek için kapsayıcı (container) görüntüleri oluşturun - Gerçek zamanlı çıkarım (inference) için eğitilmiş modelleri çevrimiçi uç noktalara dağıtın - Model girdileri ve dağıtım yapılandırmaları için temel testleri uygulayın - Otomasyon işlem hatlarınızda sırları (secrets) ve kimlik bilgilerini güvenli bir şekilde yönetin Pratik yapılandırmaya geçmeden önce CI/CD ve MLOps'un temel terminolojisi ve kurucu kavramlarıyla başlayacaksınız. Yazılı açıklamalar ve net kod parçacıkları aracılığıyla, iş akışı dosyalarını nasıl yazacağınızı, modelleri nasıl kapsayıcı hale getireceğinizi (containerize) ve başarılı dağıtımları nasıl doğrulayacağınızı öğreneceksiniz. Bu kurs, makine öğrenimi dağıtımına yeni başlayan veri bilimcileri, MLOps mühendisi adayları ve yazılım geliştiricileri için tasarlanmıştır ve önceden DevOps deneyimi gerektirmez. Makine öğrenimi iş akışlarınızı bugün otomatikleştirmeye başlayın.