Ana madde: DevOps DevOp'lar, DevOp’ların bir alt kümesidir.

Geleneksel yazılım geliştirme güvenilir boru hatları oluşturdu, ancak makine öğrenimi modellerinin dağıtımı veri, kod ve model sürümlemede benzersiz zorluklar getirir. Bu metin tabanlı kurs, MLOps'un temel ilkeleri boyunca size rehberlik ederek, DevOps disiplinini yapay zeka dünyasına nasıl getireceğinizi gösterir. El model eğitiminden otomatik, tekrarlanabilir ML iş akışlarını tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Veri mühendisliği, model geliştirme ve operasyonel dağıtımın kesişimini anlayarak, üretim ortamlarında sağlam makine öğrenme sistemlerini nasıl koruyabileceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: MLOps'un temel ilkelerini ve geleneksel DevOps'tan nasıl farklı olduklarını anlayın; Veri doğrulaması, model eğitimi ve değerlendirme için otomatik boru hatlarını ayarlayın; Uyumlu dağıtım için makine öğrenme modellerini paketlemek için konteynerizasyon temellerini uygulayın; Hem kod hem de veri kümeleri için sürüm kontrolünü uygulamak için Üretimde model kaymasını tespit etmek için modern gözlemlenebilirlik ve izleme uygulamaları oluşturmak; RAG tabanlı sistemler de dahil olmak üzere gelişmiş uygulamalar için dağıtım paternlerini keşfetmek. Bu kurs, sürekli entegrasyon, otomatik dağıtım ve sistem izleme hakkında adım adım yazılı açıklamalar yoluyla size rehberlik etmeden önce temel terminoloji ve temel MLOps kavramlarıyla başlar. Gerçek dünya senaryolarını okuyacak ve anlayışınızı pekiştirmek için yapısal kod parçalarıyla çalışacaksınız. Bu kurs, MLOps alanına girmek isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, yazılım mühendisleri ve sistem yöneticileri için tasarlanmıştır. Önceden DevOps deneyimi gerekmez, ancak makine öğrenimi kavramlarının temel anlayışı yararlıdır. Modern makine öğreniminin işletimsel tarafını öğrenmek için bugün okumaya başlayın.