Python, Flask ve MLOps ile Makine Öğrenme Modelleri Yönetimi

Bir makine öğrenme modeli oluşturmak sadece ilk adımdır; gerçek değer modeliniz dağıtıldığında ve gerçek dünya uygulamalarına hizmet etmeye hazır olduğunda gelir. Bu metin tabanlı kurs, model dağıtımının ve MLOp'ların temel çalışma akışlarını size gösterir. Yerel Python scriptleri yazmaktan sağlam, ulaşılabilir web hizmetleri inşa etmeye geçiş yapacaksınız.Modelleri paketlemeyi, güvenli REST API'leri oluşturmayı, sunucusuz ortamlara dağıtmayı ve yaratıcı AI yeteneklerini modern uygulamalara entegre etmeyi anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Model serileştirme, depolama ve çevre göçü temel kavramlarını anlamak. - Flask ve FastAPI kullanarak Scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch modelleri için işlevsel REST API'ler oluşturun. - Bulut fonksiyonları ve sunucusuz mimarileri kullanarak ölçeklenebilir, sunucusız makine öğrenimi API'lerini dağıtın. - Model eğitim yürüyüşleri, parametreleri ve dağıtımlarını yapısal MLOps iş akışları için MLflow kullanarak izleyin. - Yaratıcı AI modelleri, hızlı mühendislik ve LLM API'lerini yazılım çözümlerinize entegre edin. - Model inşaat ve dağıtım boru hattını hızlandırmak için yapay zeka destekli geliştirme araçlarını kullanın. Kurs, pratik dağıtım senaryolarına geçmeden önce model servis ve API tasarımının temel tanımlarıyla başlar. Açık yazılı açıklamalar ve kod odaklı egzersizler yoluyla, yerel API geliştirmesinden bulut hazır üretim kurulumlarına ilerleyebilirsiniz. Bu kurs, Python'un temel anlayışına sahip olan ve gelişmiş sistem mühendisliği deneyimine ihtiyaç duymadan modelleri nasıl dağıtacaklarını öğrenmek isteyen ML mühendisleri, veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. MLOps'a yolculuğunuza bugün başlayın ve makine öğrenme modellerinizi dünyaya nasıl ulaşılabilir hale getireceğinizi öğrenin.