MLOps ve LLMOps: Makine Öğrenmesi ve Üretici Yapay Zekayı İşletimselleştirme

Bir makine öğrenme modeli veya üretken yapay zeka uygulamasını yerel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir bir üretim ortamına taşımak için özel bir uygulama seti gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, AI çözümlerinizi başarılı bir şekilde işletmek için MLOps ve LLMOps'in temel ilkelerini size yönlendirir. Ham model kodunu yazmaktan, sağlam dağıtım boru hatlarını tasarlamaya, model kayıtlarını yönetmeye ve sürekli izleme kurmaya geçiş yapacaksınız. Açık yazılı açıklamaları inceleyerek ve pratik yapılandırma örneklerini analiz ederek, sistem güvenilirliğini nasıl koruyacağınızı, API maliyetlerini nasıl yöneteceğinizi ve tutarlı AI performansını nasıl sağlayacağınızı anlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Makine öğrenimi ve üretken AI operasyonlarının (MLOps ve LLMOps) temel yaşam döngüsünü anlamak; Öncelikli modeller ve büyük dil modellerini üretim son noktalarını güvence altına almak için dağıtın; Geri alma-arttırılmış nesil (RAG) desenlerini uygulayın ve vektör veritabanlarını yönetin; Model kayıtları için otomatik boru hatlarını ayarlayın, Versiyonlama ve sürekli entegrasyon; Veri sürüklenmesi, model bozukluğu ve gecikme için üretim AI sistemlerini izlemek; Üretici AI token kullanımı ve API maliyetlerini izleme için modern gözlemlenebilirlik uygulamalarını uygulamak. Kurs, dağıtım stratejileri, boru hattı otomasyonu ve üretim izleme yoluyla adım adım ilerlemeden önce AI operasyonelizasyonunun temel tanımlarıyla başlar. Başlangıç geliştiriciler, veri bilimcileri ve AI operasyonları alanına girmek isteyen sistem yöneticileri için tasarlanmış olan bu kurs önceden DevOps deneyimi gerektirmez. Yapay zeka geliştirme ve üretim hazırlığı arasındaki boşluğu kapatmak için bugün okumaya başlayın.