MLOps ve Boru Hattı Orkestrasyonu Bulut Platformu

Bir makine öğrenimi modelini yerel bir senaryodan güvenilir bir üretim ortamına taşımak sadece koddan daha fazlasını gerektirir; güçlü bir işletim çerçevesi gerektiriyor.Bu kurs, modern bulut araçları kullanarak bir yapay zeka projesinin tüm yaşam döngüsünü nasıl yöneteceğinizi anlamak için net bir yol sağlar. Veri bilimi ve yazılım mühendisliği arasındaki boşluğu, modellerinizin gerçek dünyada doğru ve verimli kalmasını sağlayan otomatik iş akışlarını uygulayarak kapatmayı öğreneceksiniz. Bu yazılı kılavuzu izleyerek, el deneylerini ölçeklenebilir, otomatik sistemlere dönüştürmek için beceriler kazanacaksınız. * MLOp'ların temel terminolojisini ve mimari paternlerini anlamak. * Veri işleme, model eğitimi ve dağıtım için otomatik boru hatları oluşturun. * Çevreler arasında veri tutarlılığını sağlamak için özellik yönetim stratejilerini uygulamak. * Verinin sürüklenmesini tespit etmek ve yönetmek için üretimdeki model performansını izleyiniz. * Üretici yapay zeka uygulamalarını yönetmek ve ölçeklendirmek için LLMOps ilkelerini uygulayın. * Tekrarlanabilirliği sağlamak için hem kod hem de veri kümeleri için sürüm kontrolü uygulayın. Sürekli entegrasyon ve makine öğrenimi için teslimat temel kavramlarıyla başlayan, sadece metin içeriği, özellik depoları, model kayıtları ve otomatik yeniden eğitimin karmaşıklığı boyunca size rehberlik eder. Detaylı açıklamaları okuyacak ve gerçek dünya üretim senaryolarını yansıtmak için tasarlanmış kod parçalarını analiz edeceksiniz. Bu kurs, yapay zeka altyapısı alanına girmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden bulut deneyimi gerekmez, ancak veri kavramlarına temel bir aşinalık yararlıdır. Profesyonel makine öğrenimi operasyonlarına bugün başlayın.